Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7631736B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7631736B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDF

Info

Publication number
JP7631736B2
JP7631736B2 JP2020182399A JP2020182399A JP7631736B2 JP 7631736 B2 JP7631736 B2 JP 7631736B2 JP 2020182399 A JP2020182399 A JP 2020182399A JP 2020182399 A JP2020182399 A JP 2020182399A JP 7631736 B2 JP7631736 B2 JP 7631736B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
absorbent article
information
excretion
schedule
caregiver
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020182399A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022072767A (en
Inventor
勝彦 杉山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
New Oji Paper Co Ltd
Oji Holdings Corp
Original Assignee
Oji Holdings Corp
Oji Paper Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oji Holdings Corp, Oji Paper Co Ltd filed Critical Oji Holdings Corp
Priority to JP2020182399A priority Critical patent/JP7631736B2/en
Publication of JP2022072767A publication Critical patent/JP2022072767A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7631736B2 publication Critical patent/JP7631736B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Absorbent Articles And Supports Therefor (AREA)

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

近年、通信技術やセンシング技術の向上により、使い捨ておむつ、尿パッド、生理用品等の吸収性物品においても、尿等を電気的に検知することが試みられている(例えば、特許文献1-6を参照)。また、介護施設等においても、コンピュータを介護に用いることが提案されている(例えば、特許文献7-9を参照)。 In recent years, with the advancement of communication and sensing technologies, attempts have been made to electrically detect urine and other substances in absorbent articles such as disposable diapers, urine pads, and sanitary products (see, for example, Patent Documents 1-6). In addition, the use of computers in care facilities has also been proposed (see, for example, Patent Documents 7-9).

特開2019-130243号公報JP 2019-130243 A 特開2019-130244号公報JP 2019-130244 A 特開2019-141278号公報JP 2019-141278 A 特開2019-146721号公報JP 2019-146721 A 特開2019-141279号公報JP 2019-141279 A 特開2019-141280号公報JP 2019-141280 A 特開2007-25737号公報JP 2007-25737 A 特開2008-20976号公報JP 2008-20976 A 特開2019-139693号公報JP 2019-139693 A

介護施設では、介護者が限られた時間内で効果的な介護を行うことが求められる。よって、例えば、介護施設を利用する利用者の排尿時刻が正確に予測可能であっても、予測された排尿時刻に合わせて吸収性物品の交換を行うことは現実的に難しい。 In nursing care facilities, caregivers are required to provide effective care within a limited time. Therefore, for example, even if the urination time of a user at a nursing care facility can be accurately predicted, it is practically difficult to change absorbent articles in accordance with the predicted urination time.

そこで、本発明は、利用者が着用している吸収性物品の交換作業を効率的に行うことが可能な技術を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention aims to provide a technology that enables users to efficiently replace absorbent articles they are wearing.

上記課題を解決するため、本発明では、吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と排泄情報から、吸収性物品の交換作業を含む介護者のスケジュールを作成することにした。 In order to solve the above problem, the present invention creates a schedule for the caregiver who cares for the wearer of the absorbent article, including the task of changing the absorbent article, based on the work schedule and excretion information of the caregiver.

詳細には、本発明は、情報処理装置であって、吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部と、吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と排泄情報から、吸収性物品の交換作業を含む介護者のスケジュールを作成する演算処理部と、スケジュールを出力する出力処理部と、を備える。 In detail, the present invention is an information processing device that includes a storage unit that stores excretion information, which is information related to excrement excreted in an absorbent article, a calculation processing unit that creates a schedule for a caregiver who cares for a wearer of the absorbent article, including the work of changing the absorbent article, based on the work schedule and the excretion information, and an output processing unit that outputs the schedule.

なお、演算処理部は、介護者のスケジュールを、吸収性物品の延べ交換回数、吸収性物品のコスト、介護者1人当たりの作業量、吸収性物品の定時交換という4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成してもよい。 The calculation processing unit may create at least four or more types of schedules for caregivers with alternating priorities for four items: total number of times absorbent articles need to be changed, cost of absorbent articles, workload per caregiver, and regular change of absorbent articles.

また、演算処理部は、排泄情報に基づく排泄予測から、着用者が着用している吸収性物品の交換作業を含む介護者のスケジュールを作成してもよい。 The calculation processing unit may also create a schedule for the caregiver, including the task of changing absorbent articles worn by the wearer, based on excretion predictions based on the excretion information.

また、演算処理部は、吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と排泄情報から、着用者が着用している吸収性物品の交換作業を含む介護者のスケジュールを作成してもよい。 The calculation processing unit may also create a schedule for the caregiver who is caring for the wearer of the absorbent article, including the task of changing the absorbent article worn by the wearer, based on the work schedule and excretion information of the caregiver.

また、演算処理部は、排泄情報を教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、交換作業に関する情報から予測される吸収性物品の交換時期を予測し、予測に基づいて介護者のスケジュールを作成してもよい。 The calculation processing unit may also use a prediction model that has been machine-learned using excretion information as training data to predict when to replace absorbent articles based on information about the replacement work, and create a schedule for caregivers based on the prediction.

また、本発明は、方法の側面から捉えることもできる。例えば、本発明は、情報処理方法であって、吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部を参照し、吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と排泄情報から、吸収性物品の交換作業を含む介護者のスケジュールを作成し、スケジュールを出力させてもよい。 The present invention can also be viewed from the aspect of a method. For example, the present invention may be an information processing method that refers to a storage unit that stores excretion information, which is information related to excrement excreted in an absorbent article, creates a schedule for a caregiver who cares for a wearer of the absorbent article, including the task of changing the absorbent article, based on the work schedule and excretion information of the caregiver, and outputs the schedule.

また、本発明は、プログラムの側面から捉えることもできる。例えば、本発明は、情報処理装置に、吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部を参照させ、吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と排泄情報から、吸収性物品の交換作業を含む介護者のスケジュールを作成させ、スケジュールを出力させてもよい。 The present invention can also be viewed from the perspective of a program. For example, the present invention may cause an information processing device to refer to a storage unit that stores excretion information, which is information related to excrement excreted in an absorbent article, create a schedule for a caregiver who cares for a wearer of the absorbent article, including the task of changing the absorbent article, based on the work schedule and excretion information of the caregiver, and output the schedule.

また、本発明は、例えば、情報処理装置であって、吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部と、排泄情報から、吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定及び介護のスケジュールを作成する演算処理部と、勤務予定及びスケジュールを出力する出力処理部と、を備えるものであってもよい。 The present invention may also be, for example, an information processing device that includes a memory unit that stores excretion information, which is information related to excrement excreted in an absorbent article, a calculation processing unit that creates a work schedule and care schedule for a caregiver who cares for a wearer of the absorbent article from the excretion information, and an output processing unit that outputs the work schedule and schedule.

本発明によれば、利用者が着用している吸収性物品の交換作業を効率的に行うことが可能である。 The present invention makes it possible for users to efficiently replace absorbent articles they are wearing.

図1は、実施形態に係る情報処理システムの全体構成図である。FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of an information processing system according to an embodiment. 図2は、各機器の機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of each device. 図3は、情報処理システムを使って介護を行う際の処理の流れの一例を示した図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a process flow when providing care using the information processing system. 図4は、排泄予測機能が参照するデータの一例を示した図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of data to which the excretion prediction function refers. 図5は、現場用端末に表示される画面の一例を示した図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a screen displayed on the field terminal. 図6は、尿量のデータを修正する画面の一例を示した図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a screen for correcting urine volume data. 図7は、便量と便の性状を入力する画面の一例を示した図である。FIG. 7 shows an example of a screen for inputting stool volume and stool properties. 図8は、排尿量の修正と回帰係数の変化との関係を解説した図である。FIG. 8 is a diagram illustrating the relationship between the correction of the urination volume and the change in the regression coefficient. 図9は、計画立案機能に関する処理フローの一例を示した図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a process flow relating to the planning function. 図10は、交換スケジュールのプランを比較表示した画面の一例である。FIG. 10 shows an example of a screen displaying exchange schedule plans for comparison.

以下に、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態の構成は例示であり、本発明はこれらの実施の形態の構成に限定されるものではない。 Below, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the configurations of the following embodiments are examples, and the present invention is not limited to the configurations of these embodiments.

図1は、実施形態に係る情報処理システムの全体構成図である。情報処理システム1は、図1に示すように、ネットワークNや無線アンテナ4経由で双方向通信可能なサーバ2、現場用端末5、管理用端末6、排泄センサー8、空調センサー9を備える。情報処理システム1は、人の助けを必要とする人や動物が利用する施設に好適なシステムであり、例
えば、介護施設、病棟、飼育施設、その他各種の施設に適用可能である。
Fig. 1 is an overall configuration diagram of an information processing system according to an embodiment. As shown in Fig. 1, the information processing system 1 includes a server 2 capable of two-way communication via a network N and a wireless antenna 4, an on-site terminal 5, a management terminal 6, an excretion sensor 8, and an air conditioning sensor 9. The information processing system 1 is a system suitable for facilities used by people and animals who need help from others, and can be applied to, for example, nursing homes, hospital wards, animal care facilities, and various other facilities.

本実施形態では、職員3の助けを必要とする高齢者等の利用者7が利用する介護施設に情報処理システム1を適用し、主に吸収性物品(おむつやパッド)の交換作業を中心とした介護に適用する場合について例示する。しかし、情報処理システム1は、このような介護施設への適用や、吸収性物品の交換作業への適用に限定されるものではない。また、情報処理システム1は、介護施設の建物内で介護が行われる形態に限定されるものでなく、例えば、利用者7の自宅へ訪問する訪問型の介護施設においても適用可能である。 In this embodiment, the information processing system 1 is applied to a care facility used by users 7, such as elderly people, who require the help of staff 3, and the case where the information processing system 1 is applied to care centered mainly on changing absorbent articles (diapers and pads) is illustrated. However, the information processing system 1 is not limited to application to such care facilities or to changing absorbent articles. Furthermore, the information processing system 1 is not limited to care provided within the building of a care facility, and can also be applied, for example, to a visiting care facility where visits are made to the homes of users 7.

ネットワークNは、情報機器同士を繋ぐ通信回線であり、例えば、介護施設内に敷設されるLAN(Local Area Network)ケーブルやハブ、無線LAN、或いは、インターネット等の公衆通信回線等を用いて構築される。 The network N is a communication line that connects information devices together, and is constructed, for example, using LAN (Local Area Network) cables and hubs installed within the nursing facility, wireless LAN, or public communication lines such as the Internet.

サーバ2は、CPU(Central Processing Unit)やRAM(Random Access Memory)
、入出力インターフェース、SSD(Solid State Drive)等を備える情報処理装置であ
る。サーバ2は、現場用端末5や管理用端末6からアクセス可能であり、各種リクエストの処理やその他各種の演算処理を行う。サーバ2は、インターネット上に形成されたクラウドであってもよい。
The server 2 includes a CPU (Central Processing Unit) and a RAM (Random Access Memory).
, an input/output interface, an SSD (Solid State Drive), etc. The server 2 can be accessed from the field terminal 5 and the management terminal 6, and processes various requests and performs various other arithmetic operations. The server 2 may be a cloud formed on the Internet.

現場用端末5は、職員3が利用者7を介護する際に利用する情報処理装置である。現場用端末5は、職員3が携帯可能で且つ画面確認容易なタブレット型コンピュータが好適であるが、スマートフォン、スマートウォッチ、ウェアラブル端末、職員3が利用する移動式カートに搭載されたコンピュータ等、各種の情報処理装置を適用可能である。現場用端末5は、職員3が利用者7を介護する際に必要な情報の表示や各種入力の受付を行う。 The on-site terminal 5 is an information processing device used by the staff member 3 when caring for the user 7. The on-site terminal 5 is preferably a tablet computer that the staff member 3 can carry with them and whose screen is easy to check, but various information processing devices can be used, such as a smartphone, a smartwatch, a wearable terminal, or a computer mounted on a mobile cart used by the staff member 3. The on-site terminal 5 displays information and accepts various inputs required when the staff member 3 cares for the user 7.

管理用端末6は、職員3の詰所等に設置される情報処理装置である。管理用端末6は、デスクトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、その他各種の情報処理装置を適用可能である。管理用端末6は、職員3がスケジュールの確認や各種の設定操作等を行う際に利用される。 The management terminal 6 is an information processing device installed in the staff member 3's station or the like. The management terminal 6 can be a desktop computer, a tablet computer, or any other type of information processing device. The management terminal 6 is used by the staff member 3 when checking schedules and performing various setting operations, etc.

排泄センサー8は、利用者7が着用する吸水パッドやおむつ等の吸収性物品に内蔵されるセンサーである。例えば、大人用紙おむつの場合、テープタイプまたはパンツタイプを利用者7が装着し、おむつの内側に尿パッドを入れることで、主な吸収は尿パッドが担う。そして、尿パッドが汚れたら交換する。テープタイプまたはパンツタイプのおむつは、通常、1日~2日に1度交換する。交換スケジュールによっては、尿パッドを併用しない場合もある。このような紙おむつ交換の際には、交換時に陰部洗浄を合わせて行うことがある。陰部洗浄の際には、紙おむつを下に敷いたまま処置し、洗浄液は紙おむつに吸収させて廃棄する。従って、センサーを具備させるのは、尿パッド、テープタイプまたはパンツタイプの紙おむつである。一方、子供用紙おむつの場合、テープタイプまたはパンツタイプを1枚だけ使うのがほとんどで、まれに洗濯できるおむつカバーに尿パッドを併用する場合がある。したがって、従って、子供用紙おむつの場合、テープタイプとパンツタイプの紙おむつや、尿パッドが排泄センサー8の取り付け対象になる。紙おむつに具備させる排泄センサー8の位置は、紙おむつの股下部に相当する位置で、吸収体の下側が好適であるが、吸収体の上側でもよい。これは、排泄センサー8の形態に依存する。 The excretion sensor 8 is a sensor built into an absorbent article such as an absorbent pad or diaper worn by the user 7. For example, in the case of adult paper diapers, the user 7 wears a tape type or pants type diaper and places a urine pad inside the diaper, so that the urine pad mainly absorbs the urine. Then, when the urine pad becomes soiled, it is changed. Tape type or pants type diapers are usually changed once every one to two days. Depending on the changing schedule, a urine pad may not be used in addition. When changing such paper diapers, genital washing may also be performed at the same time. When washing the genitals, the paper diaper is placed on the floor and the cleaning liquid is absorbed into the paper diaper and discarded. Therefore, it is the urine pad, tape type or pants type paper diaper that is equipped with a sensor. On the other hand, in the case of children's paper diapers, most people use only one tape type or pants type, and in rare cases, a urine pad is used in combination with a washable diaper cover. Therefore, in the case of disposable diapers for children, tape-type and pants-type disposable diapers and urine pads are targets for attaching the excretion sensor 8. The position of the excretion sensor 8 to be attached to the disposable diaper is a position corresponding to the crotch part of the disposable diaper, and is preferably below the absorbent body, but may also be above the absorbent body. This depends on the form of the excretion sensor 8.

排泄センサー8は、利用者7から排泄された尿を検知するセンサーの他に、当該センサーで得た情報をサーバ2へ送るための通信回路も備えている。排泄センサー8は、センサーで得た情報を無線通信でサーバ2へ送るものが好適であるが、有線通信でサーバ2へ送るものであってもよい。また、排泄センサー8は、尿に接触すると発電するデバイス(例えば、バイオ燃料電池やアルミイオン電池)を使い、通信回路の電力も当該デバイスから
給電する形態が好適であるが、充電池等の二次電池を使うものであってもよい。二次電池等の電源を用いる場合であれば、尿を検知するセンサーとして、例えば、尿が接触すると通電する素子、或いは尿が接触すると通電しない素子を使い、通電する素子数の多寡によって尿量を検知することが可能となる。
The excretion sensor 8 includes a sensor for detecting urine excreted by the user 7, and also includes a communication circuit for transmitting information obtained by the sensor to the server 2. The excretion sensor 8 is preferably one that transmits information obtained by the sensor to the server 2 via wireless communication, but may also be one that transmits information to the server 2 via wired communication. The excretion sensor 8 is preferably one that uses a device (e.g., a biofuel cell or an aluminum ion battery) that generates electricity when it comes into contact with urine, and the power of the communication circuit is also preferably supplied from the device, but may also use a secondary battery such as a rechargeable battery. When a power source such as a secondary battery is used, for example, an element that is energized when it comes into contact with urine, or an element that is not energized when it comes into contact with urine, is used as the sensor for detecting urine, and the amount of urine can be detected depending on the number of energized elements.

また、排泄センサー8は、尿に接触すると発電するデバイスを使う場合、当該デバイスの発電電力の大きさに応じて尿量を検知してもよい。 In addition, if a device that generates electricity when it comes into contact with urine is used, the excretion sensor 8 may detect the amount of urine according to the amount of electricity generated by the device.

例えば、当該デバイスが、尿が素子に接触する部位の多寡に応じて電力を増減するものである場合、当該電力の大きさに関する情報をサーバ2へ送ることにより、尿量に関する情報をサーバ2が取得可能となる。当該デバイスが、尿に接触する電極の面積が大きいほど発電電力が増すものである場合、電力の大きさを尿量の情報として利用できる。 For example, if the device increases or decreases the power depending on the area where urine comes into contact with the element, the server 2 can obtain information about the amount of urine by sending information about the magnitude of the power to the server 2. If the device generates more power the larger the area of the electrode that comes into contact with urine, the magnitude of the power can be used as information about the amount of urine.

また、例えば、当該デバイスが、尿が素子に接触する部位の多寡や電力の大きさに応じて、発信する電波の周波数の種類が増減ものである場合、発信された電波の種類に基づいて尿量を取得可能となる。互いに周波数の異なる3つの周波数を周波数A,B,Cと仮定し、当該デバイスが、尿が接触した場合に周波数Aの電波を発信する素子、尿が接触した場合に周波数Bの電波を発信する素子、尿が接触した場合に周波数Cの電波を発信する素子、の3つの素子を有するものであれば、無線アンテナ4や現場用端末5等において受信された電波の周波数の数により、例えば、周波数A,B,Cの何れかの電波のみ受信された場合は尿量「少」、2つの電波が受信された場合は尿量「中」、3つ全ての電波が受信された場合は尿量「多」といった判定が可能となる。この場合、特定の周波数の電波を受信してから、他の特定の周波数の電波を受信するまでの経過時間に応じて、排尿量を予測してもよい。例えば、特定の周波数の電波を受信してから、他の特定の周波数の電波を受信するまでの経過時間が、比較的短ければ排尿量が多く、比較的長ければ排尿量が少ない、といった予測が可能である。このような予測を行う場合、機械学習を用いると予測精度が高まる。 In addition, for example, if the device increases or decreases the type of frequency of the radio waves emitted depending on the number of parts where urine comes into contact with the element and the power level, the urine volume can be obtained based on the type of radio waves emitted. Assuming that the three frequencies are frequencies A, B, and C, and the device has three elements, an element that emits radio waves of frequency A when urine comes into contact with the element, an element that emits radio waves of frequency B when urine comes into contact with the element, and an element that emits radio waves of frequency C when urine comes into contact with the element, then, depending on the number of frequencies of radio waves received by the wireless antenna 4, the on-site terminal 5, etc., it is possible to determine, for example, that the urine volume is "small" when only one of the frequencies A, B, and C is received, that the urine volume is "medium" when two radio waves are received, and that the urine volume is "large" when all three radio waves are received. In this case, the urination volume may be predicted according to the elapsed time from when a radio wave of a specific frequency is received to when a radio wave of another specific frequency is received. For example, if the time that elapses between receiving radio waves of a specific frequency and receiving radio waves of another specific frequency is relatively short, it is possible to predict that the amount of urination will be large, and if it is relatively long, that the amount of urination will be small. When making such predictions, the accuracy of the predictions can be improved by using machine learning.

また、当該デバイスが、尿の接触状態に応じて発電電力を増減するものである場合、排尿の繰り返しによる電気的な挙動の変化を、発電電力の大きさを基にした排尿量の推定に反映させてもよい。例えば、1回目の排尿があった後、吸収体中の尿は高分子吸収材に吸収され、電極を濡らす尿が減るため、当該デバイスが出力する電圧は、尿が接触した直後から徐々に低下し得る。よって、排尿時の尿量が少なければデバイスの素子を濡らし続けることができないので、デバイスの出力電圧が速やかに低下する。一方、排尿時の尿量が多ければデバイスの素子を濡らし続けることができるので、デバイスの出力電圧が低下するのに長時間を要する。吸収体は1回目の排尿により、吸水可能な量が低下するため、2回目の排尿時の吸水能力は1回目より低い。よって、当該デバイスによって検出される2回目の排尿では、1回目の排尿時よりも出力電圧の低下が遅くなる。このため、例えば、排尿回数を機械学習の入力データに含めれば、排尿の繰り返しに伴う排尿量と電圧低下との相関関係の変化を考慮した排尿量の推定も可能となる。このように、発電電力のみならず、排尿回数も用いた排尿量の推定が行われれば、排尿量を高精度に推定可能となる。 In addition, if the device increases or decreases the power generation depending on the contact state of urine, the change in electrical behavior due to repeated urination may be reflected in the estimation of the amount of urination based on the magnitude of the power generation. For example, after the first urination, the urine in the absorbent is absorbed by the polymer absorbent, and the amount of urine that wets the electrodes decreases, so the voltage output by the device may gradually decrease immediately after contact with urine. Therefore, if the amount of urine during urination is small, the device elements cannot be kept wet, so the output voltage of the device decreases quickly. On the other hand, if the amount of urine during urination is large, the device elements can be kept wet, so it takes a long time for the output voltage of the device to decrease. The absorbent body has a lower water absorption capacity during the second urination than the first urination, because the amount of water that can be absorbed decreases due to the first urination. Therefore, the output voltage decreases more slowly during the second urination detected by the device than during the first urination. For this reason, for example, if the number of urinations is included in the input data for machine learning, it is possible to estimate the amount of urination taking into account the change in the correlation between the amount of urination and the voltage decrease due to repeated urination. In this way, if the amount of urine is estimated using not only the power generation but also the number of urinations, it becomes possible to estimate the amount of urine with high accuracy.

また、排泄センサー8は、利用者7から排泄された尿等の排泄情報を無線アンテナ4経由でサーバ2へリアルタイムで送信する形態に限定されるものではない。排泄センサー8は、例えば、現場用端末5を持った巡回中の職員3が排泄センサー8へ接近したことを無線で検知すると、排泄センサー8のメモリーに蓄積していた排泄情報を現場用端末5へ送信し、現場用端末5から無線アンテナ4経由でサーバ2へ送信するものであってもよい。この場合、排泄情報を時系列データとしてサーバ2へ提供するためには、排泄センサー8に時計を設け、排泄を検知した時刻の情報等も合わせてサーバ2へ提供することが好ましいが、情報処理システム1は、このような形態に限定されない。例えば、職員3が1時間
毎に巡回するような介護施設において、後述の排泄予測において許容される排泄時刻の誤差が1~2時間程度許容されるような場合であれば、時計を有しない排泄センサー8が、巡回中の職員3が接近したタイミングで現場用端末5と無線アンテナ4経由でサーバ2へ排泄情報を送信する形態であっても、排泄予測に必要な排泄情報をサーバ2へ提供することができる。
In addition, the excretion sensor 8 is not limited to a form that transmits excretion information such as urine excreted from the user 7 to the server 2 via the wireless antenna 4 in real time. For example, when the excretion sensor 8 detects by wireless that the staff member 3 on patrol with the on-site terminal 5 approaches the excretion sensor 8, the excretion information stored in the memory of the excretion sensor 8 is transmitted to the on-site terminal 5, and the on-site terminal 5 transmits the excretion information to the server 2 via the wireless antenna 4. In this case, in order to provide the excretion information to the server 2 as time-series data, it is preferable to provide the server 2 with information such as the time when the excretion was detected together with the excretion information, but the information processing system 1 is not limited to such a form. For example, in a care facility where the staff member 3 makes rounds every hour, if the error in the excretion time allowed in the excretion prediction described below is allowed to be about 1 to 2 hours, the excretion information required for excretion prediction can be provided to the server 2 even if the excretion sensor 8 does not have a clock and transmits the excretion information to the server 2 via the on-site terminal 5 and the wireless antenna 4 at the timing when the staff member 3 on patrol approaches.

排泄センサー8は、センサーで得た情報をサーバ2へ送信する際、利用者7を識別するための識別情報をセンサーの情報に付加する。この識別情報は、排泄センサー8が使用済みの吸収性物品と共に廃棄される使い捨てのセンサーである場合であれば、各排泄センサー8に個別に割り当てられた固有の情報である。また、排泄センサー8が、各利用者7に固有の情報を記録した媒体をスロットに差し込んで用いるタイプのものであれば、この識別情報は、各利用者7に個別に割り当てられた固有の情報である。後者の場合には、各利用者7に割り当てた固有の情報をサーバ2のデータベース24等で管理しておくことにより、サーバ2は、排泄センサー8から送られた情報が何れの利用者7のものであるかを特定することができる。一方、前者の場合には、各排泄センサー8に個別に割り当てられた固有の情報と各利用者7との対応関係をサーバ2側が把握しておく必要がある。そこで、前者の場合には、職員3が吸収性物品を利用者7へ装着させる際、装着させた吸収性物品に内蔵されている排泄センサー8の識別情報と利用者7との対応関係を記録する紐づけ作業が必要である。このような紐づけ作業は、例えば、職員3が吸収性物品を利用者7へ装着させる際に、現場用端末5の無線通信部53で排泄センサー8の識別情報を読み取ったり、排泄センサー8に表示されている識別情報を職員3が現場用端末5へ手動で入力したり、或いは、その他各種の方法で実現可能である。 When the excretion sensor 8 transmits the information obtained by the sensor to the server 2, it adds identification information for identifying the user 7 to the sensor information. If the excretion sensor 8 is a disposable sensor that is disposed of together with the used absorbent article, this identification information is unique information assigned to each excretion sensor 8. If the excretion sensor 8 is a type that uses a medium that records information unique to each user 7 and is inserted into a slot, this identification information is unique information assigned to each user 7. In the latter case, the server 2 can identify which user 7 the information sent from the excretion sensor 8 belongs to by managing the unique information assigned to each user 7 in the database 24 of the server 2 or the like. On the other hand, in the former case, the server 2 needs to understand the correspondence between the unique information assigned to each excretion sensor 8 and each user 7. Therefore, in the former case, when the staff member 3 puts on the absorbent article on the user 7, a linking operation is required to record the correspondence between the identification information of the excretion sensor 8 built into the absorbent article and the user 7. This linking process can be achieved, for example, by having the staff member 3 read the identification information of the excretion sensor 8 with the wireless communication unit 53 of the on-site terminal 5 when putting on the absorbent article on the user 7, by having the staff member 3 manually input the identification information displayed on the excretion sensor 8 into the on-site terminal 5, or by various other methods.

また、排泄センサー8は、排尿のみならず、排便時刻や排便量といった排便に関わるデータついても取得可能なものであってもよい。一般に、排泄時点から排泄が終了するまでの間、吸収性物品の内部の湿度及び温度は急上昇し、その後、徐々に低下する傾向にある。また、尿便、経血や水様便といった流動体の排泄物(流動排泄物)と、糞便やおりものといった固形の排泄物(固形排泄物)とでは、排泄が終了した後の湿度及び温度の低下度合い、つまり、単位時間当たりの湿度及び温度の低下量が異なる傾向にある。例えば、流動排泄物は、固形排泄物よりも熱容量が小さい。また、流動排泄物は、拡散しやすい。よって、流動排泄物は、湿度及び温度が固形排泄物よりも低下しやすい。よって、例えば、吸収性物品の内部の湿度及び温度やその変化率を測定することにより、流動排泄物と固形排泄物とを判別することが可能である。 The excretion sensor 8 may also be capable of acquiring not only urination data but also data related to defecation, such as the time of defecation and the amount of defecation. In general, the humidity and temperature inside the absorbent article tend to rise sharply from the time of defecation until the end of defecation, and then gradually decrease. In addition, the degree of decrease in humidity and temperature after the end of defecation, that is, the amount of decrease in humidity and temperature per unit time, tends to differ between fluid excretion (fluid excretion) such as urine, menstrual blood, and watery stool, and solid excretion (solid excretion) such as feces and vaginal discharge. For example, fluid excretion has a smaller heat capacity than solid excretion. In addition, fluid excretion is easily diffused. Therefore, the humidity and temperature of fluid excretion are more likely to decrease than solid excretion. Therefore, for example, by measuring the humidity and temperature inside the absorbent article and the rate of change thereof, it is possible to distinguish between fluid excretion and solid excretion.

空調センサー9は、情報処理システム1が用いられる介護施設の建物内の各所に設置され、温度や湿度といった環境の情報を測定するセンサーである。空調センサー9は、温度及び湿度の少なくとも何れかを含む環境の情報を測定するセンサーの他に、当該センサーで得た情報をサーバ2へ送るための通信回路も備えている。空調センサー9は、センサーで得た情報を無線通信でサーバ2へ送るものが好適であるが、有線通信でサーバ2へ送るものであってもよい。空調センサー9は、空調設備の制御回路から温度及び湿度のデータを出力するもので代用してもよい。また、空調センサー9からサーバ2へ提供されるデータには、空調設備の制御回路に設定されている温度や湿度の制御目標値が含まれていてもよいし、施設の窓側付近であるペリメータゾーンの日射量が含まれていてもよい。 The air conditioning sensors 9 are installed in various locations within the building of the nursing facility in which the information processing system 1 is used, and are sensors that measure environmental information such as temperature and humidity. In addition to being a sensor that measures environmental information including at least one of temperature and humidity, the air conditioning sensor 9 also includes a communication circuit for sending information obtained by the sensor to the server 2. The air conditioning sensor 9 is preferably one that sends information obtained by the sensor to the server 2 via wireless communication, but may also be one that sends information to the server 2 via wired communication. The air conditioning sensor 9 may be substituted by one that outputs temperature and humidity data from a control circuit of the air conditioning equipment. Furthermore, the data provided from the air conditioning sensor 9 to the server 2 may include control target values for temperature and humidity set in the control circuit of the air conditioning equipment, and may also include the amount of solar radiation in the perimeter zone near the windows of the facility.

無線アンテナ4は、上述した現場用端末5や排泄センサー8、空調センサー9と無線通信を行うためのアンテナであり、情報処理システム1が用いられる介護施設の建物内の各所に設置される。無線アンテナ4は、例えば、Wi-Fi(登録商標)等のLAN用無線設備の規格に準拠したアンテナであってもよいし、ネットワークNが公衆通信回線であれば移動通信事業者が提供する4Gや5G等の移動通信事業者用基地局アンテナであってもよい。 The wireless antenna 4 is an antenna for wireless communication with the above-mentioned on-site terminal 5, excretion sensor 8, and air conditioning sensor 9, and is installed in various locations within the building of the nursing facility in which the information processing system 1 is used. The wireless antenna 4 may be, for example, an antenna that complies with the standards for LAN wireless equipment such as Wi-Fi (registered trademark), or if the network N is a public communication line, it may be a base station antenna for a mobile communication carrier such as 4G or 5G provided by the mobile communication carrier.

図2は、各機器の機能ブロック図である。以下、各機器において実現される機能について説明する。 Figure 2 is a functional block diagram of each device. The functions realized by each device are explained below.

サーバ2は、RAMにロードされたコンピュータプログラムをCPUが実行すると、入力処理部21、演算処理部22、出力処理部23を実現する。また、サーバ2は、各種の情報を格納したデータベース24をストレージに備えている。入力処理部21は、現場用端末5や管理用端末6、排泄センサー8、空調センサー9からネットワークN経由で届く情報を受け付ける。演算処理部22は、入力処理部21が受け付けた情報やデータベース24の情報に基づいて各種の演算処理を行う。出力処理部23は、現場用端末5や管理用端末6へネットワークN経由で各種情報を送る。 When the CPU executes the computer program loaded into the RAM, the server 2 realizes an input processing unit 21, a calculation processing unit 22, and an output processing unit 23. The server 2 also has a database 24 in which various information is stored in its storage. The input processing unit 21 receives information arriving via the network N from the on-site terminal 5, the management terminal 6, the excretion sensor 8, and the air conditioning sensor 9. The calculation processing unit 22 performs various calculation processes based on the information received by the input processing unit 21 and the information in the database 24. The output processing unit 23 sends various information to the on-site terminal 5 and the management terminal 6 via the network N.

演算処理部22が演算処理する内容としては、例えば、利用者7が着用する吸収性物品の交換スケジュールの計画立案や、利用者7の排尿時刻の予測等が挙げられる。演算処理部22が演算処理する内容は多岐に渡るため、処理内容の詳細については後述する。 The contents of the calculation processing unit 22 include, for example, planning a replacement schedule for absorbent articles worn by the user 7, predicting the urination time of the user 7, etc. Since the contents of the calculation processing unit 22 are wide-ranging, the details of the processing contents will be described later.

現場用端末5は、RAMにロードされたコンピュータプログラムをCPUが実行すると、入力処理部51や出力処理部52、無線通信部53を実現する。入力処理部51は、サーバ2からネットワークN経由で届く情報や、現場用端末5に設けられているタッチパネルや操作スイッチ類を通じて入力されるユーザ操作を受け付ける。出力処理部52は、入力処理部51が受け付けた情報やユーザ操作を契機に各種の情報をタッチパネル等へ出力する。無線通信部53は、無線アンテナ4やその他各種の電子機器と無線通信を行うための機能部であり、無線アンテナ4と現場用端末5との間の無線接続を確立したり、無線アンテナ4と現場用端末5との間で取り交わされる無線信号を変換したりする。 When the CPU executes a computer program loaded into the RAM, the on-site terminal 5 realizes an input processing unit 51, an output processing unit 52, and a wireless communication unit 53. The input processing unit 51 receives information received from the server 2 via the network N, and user operations input through a touch panel or operation switches provided on the on-site terminal 5. The output processing unit 52 outputs various information to the touch panel or the like in response to the information received by the input processing unit 51 or user operations. The wireless communication unit 53 is a functional unit for wireless communication with the wireless antenna 4 and various other electronic devices, and establishes a wireless connection between the wireless antenna 4 and the on-site terminal 5, and converts wireless signals exchanged between the wireless antenna 4 and the on-site terminal 5.

管理用端末6は、RAMにロードされたコンピュータプログラムをCPUが実行すると、入力処理部61や出力処理部62を実現する。入力処理部61は、サーバ2からネットワークN経由で届く情報や、管理用端末6に設けられているキーボード及びマウス等の入力手段を通じて入力されるユーザ操作を受け付ける。出力処理部62は、入力処理部61が受け付けた情報やユーザ操作を契機に各種の情報を液晶モニタ等へ出力する。 When the CPU executes a computer program loaded into the RAM, the management terminal 6 realizes an input processing unit 61 and an output processing unit 62. The input processing unit 61 receives information received from the server 2 via the network N, and user operations input through input means such as a keyboard and mouse provided on the management terminal 6. The output processing unit 62 outputs various information to an LCD monitor or the like in response to the information received by the input processing unit 61 or user operations.

排泄センサー8は、吸収性物品に排泄された尿を検知するセンサーで構成される測定部81と、測定部81の測定値に関する情報を無線で送信する送信部82を備える。測定部81と送信部82は、何れも利用者7が着用する吸収性物品に内蔵される。排泄センサー8は、例えば、おむつに装着可能なパッドタイプの吸収性物品や、単体で使用可能なパンツ型あるいはテープ型のおむつ、その他、各種の吸収性物品に内蔵される。吸収性物品は、通常、パルプ繊維、レーヨン繊維、またはコットン繊維のようなセルロース系繊維の短繊維や、ポリエチレン、ポリプロピレン、またはポリエチレンテレフタレート等の合成繊維に親水化処理を施した短繊維の隙間に、水を吸収し保持することのできる架橋構造を持つ親水性ポリマーであるSAP(高吸収性重合体:Super Absorbent Polymer)等の粒状
の吸収性樹脂を保持させた吸収体を備える。そして、当該吸収体の肌面側には、透水性のトップシート等が配置される。よって、測定部81は、着用者の肛門等から排泄される尿が接触しやすい位置に配置される。着用者の肛門等から排泄される尿が接触しやすい位置としては、例えば、トップシートと吸収体との間や、トップシートの肌面側、その他、トップシートに隣接する様々な部位が挙げられる。そして、測定部81がトップシートにおいて占める面積は、測定部81に採用されている検出用の素子の種類や、測定部81に要求される検出性能、その他各種の条件に応じる。例えば、測定部81が尿の量を多、中、少の三段階程度の精度で検出することを目的とする場合であれば、測定部81は、着用者の腹部に対応する前身頃の部分から、着用者の股下を経由して、着用者の背部に対応する後身頃の部分へ至る広い領域へ設けられていることが好ましい。また、例えば、測定部8
1が尿の有無のみを検出することを目的とする場合であれば、測定部81は、着用者の股下に対応する部分のみに設けられていればよい。一方、送信部82は、測定部81の測定値に関する情報を無線で送信することを目的としているので、送信部82から無線アンテナ4へ送信される電波が遮られない部位に設けられることが好ましい。よって、送信部82の送信出力やアンテナの形状等にもよるが、吸収性物品に吸収された尿によって送信部82の電波が遮られない部位として、例えば、吸収性物品の外装部分を形成するカバーシートに隣接する部位等が好ましい。
The excretion sensor 8 includes a measuring unit 81 that is composed of a sensor that detects urine excreted in the absorbent article, and a transmitting unit 82 that wirelessly transmits information related to the measurement value of the measuring unit 81. Both the measuring unit 81 and the transmitting unit 82 are built into the absorbent article worn by the user 7. The excretion sensor 8 is built into, for example, a pad-type absorbent article that can be attached to a diaper, a pants-type or tape-type diaper that can be used alone, and various other absorbent articles. The absorbent article usually includes an absorbent body that holds granular absorbent resin such as SAP (Super Absorbent Polymer), which is a hydrophilic polymer with a crosslinked structure that can absorb and retain water, in gaps between short fibers of cellulosic fibers such as pulp fibers, rayon fibers, or cotton fibers, or short fibers obtained by subjecting synthetic fibers such as polyethylene, polypropylene, or polyethylene terephthalate to hydrophilic treatment. A water-permeable top sheet or the like is arranged on the skin side of the absorbent body. Therefore, the measuring section 81 is disposed at a position where urine excreted from the wearer's anus or the like is likely to come into contact with the measuring section 81. Examples of positions where urine excreted from the wearer's anus or the like is likely to come into contact with the measuring section 81 include the area between the top sheet and the absorbent, the skin-facing side of the top sheet, and various other areas adjacent to the top sheet. The area that the measuring section 81 occupies on the top sheet depends on the type of detection element used in the measuring section 81, the detection performance required for the measuring section 81, and various other conditions. For example, if the measuring section 81 is intended to detect the amount of urine with an accuracy of about three levels, high, medium, and low, the measuring section 81 is preferably provided in a wide area from the front body part corresponding to the wearer's abdomen, through the wearer's crotch, to the back body part corresponding to the wearer's back. In addition, for example, the measuring section 8
If the purpose of the absorbent article 1 is only to detect the presence or absence of urine, the measuring unit 81 may be provided only in the area corresponding to the wearer's crotch. On the other hand, the transmitting unit 82 is intended to wirelessly transmit information regarding the measurement value of the measuring unit 81, and therefore it is preferable that the transmitting unit 82 is provided in a location where the radio waves transmitted from the transmitting unit 82 to the wireless antenna 4 are not blocked. Therefore, although it depends on the transmission output of the transmitting unit 82 and the shape of the antenna, for example, a location adjacent to the cover sheet that forms the exterior part of the absorbent article is preferable as a location where the radio waves of the transmitting unit 82 are not blocked by urine absorbed in the absorbent article.

空調センサー9は、温度変化に応じて抵抗値が変化するサーミスタや、乾湿材の吸水率によって電気抵抗が変化する抵抗変化型センサー等の各種素子で構成される測定部91と、測定部91の測定値に関する情報を無線で送信する送信部92を備える。空調センサー9の情報は、利用者7の排尿時刻や排尿量等の排泄に関わる各種予測値を、利用者7が居る室内の温度等の情報を使って修正する目的で利用される。よって、空調センサー9は、情報処理システム1が用いられる介護施設の建物内のうち、主に利用者7が滞在する部屋や広間等に設置される。 The air conditioning sensor 9 includes a measurement unit 91 that is composed of various elements, such as a thermistor whose resistance value changes in response to temperature changes and a resistance change sensor whose electrical resistance changes depending on the water absorption rate of the wet/dry material, and a transmission unit 92 that wirelessly transmits information about the measurement value of the measurement unit 91. The information from the air conditioning sensor 9 is used for the purpose of correcting various predicted values related to excretion, such as the urination time and urination volume of the user 7, using information such as the temperature of the room in which the user 7 is present. Therefore, the air conditioning sensor 9 is installed in rooms and halls where the user 7 mainly stays, within the building of the care facility in which the information processing system 1 is used.

次に、情報処理システム1を使って介護を行う際の処理の流れについて説明する。図3は、情報処理システム1を使って介護を行う際の処理の流れの一例を示した図である。情報処理システム1を用いる介護施設で職員3が介護業務を開始する場合、まず、当日の業務の予定の確認が行われる。職員3は、当日の業務の予定を確認したい場合、例えば、詰所で管理用端末6を操作し、予定の要求操作を行う(R101)。管理用端末6では、予定の要求操作を入力処理部61が受け付けると、予定に関する情報のデータを出力処理部62がサーバ2へ要求する(R102)。サーバ2では、管理用端末6から予定に関する情報のデータの要求を入力処理部21が受けると、演算処理部22がデータベース24に格納されているデータを照会する(R103)。そして、サーバ2では、演算処理部22がデータベース24に照会して取得した予定に関する情報のデータを、出力処理部23が管理用端末6へ提供する(R104)。管理用端末6では、サーバ2から提供された予定に関する情報のデータを入力処理部61が受け付けると、出力処理部62が当該データの情報を液晶モニタへ表示する(R105)。職員3は、管理用端末6に表示された予定を確認する(R106)。 Next, the flow of processing when nursing care is provided using the information processing system 1 will be described. FIG. 3 is a diagram showing an example of the flow of processing when nursing care is provided using the information processing system 1. When a staff member 3 starts nursing care work in a nursing facility using the information processing system 1, the schedule of work for that day is first confirmed. When the staff member 3 wants to confirm the schedule of work for that day, for example, he/she operates the management terminal 6 at the station and performs a schedule request operation (R101). When the input processing unit 61 of the management terminal 6 accepts the schedule request operation, the output processing unit 62 requests data on information related to the schedule to the server 2 (R102). When the input processing unit 21 of the server 2 receives a request for data on information related to the schedule from the management terminal 6, the calculation processing unit 22 queries the data stored in the database 24 (R103). Then, in the server 2, the output processing unit 23 provides the data on information related to the schedule acquired by the calculation processing unit 22 querying the database 24 to the management terminal 6 (R104). In the management terminal 6, when the input processing unit 61 receives the schedule-related information data provided by the server 2, the output processing unit 62 displays the data information on the LCD monitor (R105). The staff member 3 checks the schedule displayed on the management terminal 6 (R106).

管理用端末6に表示された予定を確認した職員3は、利用者7の介護を行うために利用者7の居室へ移動する準備を行う(R107)。準備作業としては、例えば、利用者7に新たに装着する新品の吸収性物品、使用済みの吸収性物品を廃棄するための廃棄物袋、吸収性物品の交換作業時に合わせて行う作業用の物品類の準備等が挙げられる。 After checking the schedule displayed on the management terminal 6, the staff member 3 prepares to move to the room of the user 7 to care for the user 7 (R107). Examples of preparation work include preparing new absorbent articles to be fitted to the user 7, waste bags for disposing of used absorbent articles, and items to be used when replacing absorbent articles.

移動の準備が完了した職員3は、用意した物品類や現場用端末5と共に利用者7の所へ移動する(R108)。そして、職員3は、利用者7の所へ到着したら現場用端末5を操作し、利用者7の介護に必要な情報を呼び出す。現場用端末5では、職員3の操作を入力処理部51が受け付けると、職員3の介護に必要な情報を出力処理部52がタッチパネルに表示する(R109)。出力処理部52がタッチパネルに表示する情報は、現場用端末5のストレージに予め格納された情報であってもよいし、或いは、入力処理部51が職員3の操作を受け付ける度に出力処理部52がサーバ2へ照会し、サーバ2から現場用端末5へ提供される情報であってもよい。 When the staff member 3 has completed preparations for the move, he or she travels to the user 7's location with the prepared items and the on-site terminal 5 (R108). Then, when the staff member 3 arrives at the user 7's location, he or she operates the on-site terminal 5 to call up the information necessary for caring for the user 7. When the input processing unit 51 of the on-site terminal 5 accepts the operation of the staff member 3, the output processing unit 52 displays the information necessary for caring for the staff member 3 on the touch panel (R109). The information that the output processing unit 52 displays on the touch panel may be information that has been stored in advance in the storage of the on-site terminal 5, or may be information that the output processing unit 52 queries the server 2 and that is provided to the on-site terminal 5 from the server 2 each time the input processing unit 51 accepts the operation of the staff member 3.

また、現場用端末5は、利用者7が身に着けているRFID等の無線識別装置の信号を読み取ることで利用者7への接近を検知し、吸収性物品の交換要否や体位変換の要否といった利用者7に関する介護用の情報を自動表示したり、或いは、利用者7が身に着けている識別表示のバーコードやQRコード(登録商標)を読み取る読み取り操作を行うと情報表示したりしてもよいし、利用者7を生体認証(顔、指紋、虹彩、静脈、耳形、体臭等)
で判別して情報表示してもよい。この場合、現場用端末5の無線通信部53は、RFIDの電波を検知する検知部として機能する。そして、RFIDの電波に含まれる識別情報によって特定される利用者7の情報を現場用端末5がサーバ2へ照会し、当該情報がサーバ2から現場用端末5へ送られて表示される。RFIDは、利用者7の手首や足首等に装着されるバンド状のものであってもよいが、例えば、利用者7が着用する吸収性物品に備わる排泄センサー8に付属の機能として実現され、或いは、排泄センサー8と共に吸収性物品に埋め込まれたものであってもよい。RFIDは、各種の近距離無線通信技術を用いて読み取り可能である。RFIDを読み取る無線通信の規格としては、例えば、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)、UWB(Ultra Wide Band)といっ
た各種規格が挙げられる。
The on-site terminal 5 detects the approach of the user 7 by reading a signal from a wireless identification device such as an RFID worn by the user 7, and automatically displays care information related to the user 7, such as whether the absorbent article needs to be changed or whether the user needs to change position. Alternatively, the on-site terminal 5 may display information when a reading operation is performed to read a barcode or QR code (registered trademark) of an identification mark worn by the user 7, or may perform biometric authentication of the user 7 (face, fingerprint, iris, vein, ear shape, body odor, etc.).
The information may be displayed by determining whether the user 7 is a user or not. In this case, the wireless communication unit 53 of the on-site terminal 5 functions as a detection unit that detects the radio waves of the RFID. The on-site terminal 5 inquires of the server 2 about the information of the user 7 that is specified by the identification information included in the radio waves of the RFID, and the information is sent from the server 2 to the on-site terminal 5 and displayed. The RFID may be a band-shaped one worn on the wrist or ankle of the user 7, or may be realized as a function attached to the excretion sensor 8 provided in the absorbent article worn by the user 7, or may be embedded in the absorbent article together with the excretion sensor 8. The RFID can be read using various short-range wireless communication technologies. Examples of wireless communication standards for reading the RFID include various standards such as Bluetooth (registered trademark), ZigBee (registered trademark), and UWB (Ultra Wide Band).

職員3は、現場用端末5に表示された情報を確認し、本人確認を行う(R110)。本人確認とは、利用者7の取り違えを防止する重要な手順であり、利用者7に対し誤った介護を行うことを防止する目的で行われる確認である。 The staff member 3 checks the information displayed on the on-site terminal 5 and performs identity verification (R110). Identity verification is an important procedure to prevent the mistake of identifying the user 7, and is performed for the purpose of preventing the wrong care from being provided to the user 7.

職員3は、本人確認を完了した後、現場用端末5を操作して必要な情報を呼び出し、利用者7に介護を行う際の注意事項や手順といった各種の指示内容を確認する(R111)。そして、職員3は、利用者7が着用している使用済みの吸収性物品の交換や、その他各種の介護に関する処置を行う(R112)。現場用端末5は、音声認識技術を使って職員3の音声を解析し、職員3が要求する情報を表示するようにしてもよい。 After completing the identity verification, the staff member 3 operates the on-site terminal 5 to call up the necessary information and confirm various instructions such as precautions and procedures for providing care to the user 7 (R111). The staff member 3 then replaces the used absorbent articles worn by the user 7 and performs various other care-related procedures (R112). The on-site terminal 5 may use voice recognition technology to analyze the voice of the staff member 3 and display the information requested by the staff member 3.

職員3は、介護に関する処置を行うと、現場用端末5に記録事項の入力を行う(R113)。現場用端末5に入力する記録事項としては、例えば、使用済みの吸収性物品に吸収されていた尿の量、利用者7の体位、吸収性物品の交換時に合わせて行った作業に関する情報等である。職員3が入力した記録事項に関する情報は、現場用端末5の入力処理部51が受け付ける(R114)。そして、現場用端末5では、入力処理部51が受け付けた情報を出力処理部52が無線通信部53を使ってサーバ2へ送信する。サーバ2は、現場用端末5から受信した情報を入力処理部21が受け付ける(R115)。そして、サーバ2では、演算処理部22がデータベース24にアクセスし、入力処理部21が受け付けた情報を基に、データベース24に格納されているデータを更新する処理が行われる(R116)。体位変換等の付帯作業に関する情報は、次回の付帯作業の内容決定に用いられる。 After the staff member 3 performs the care-related procedure, he/she inputs the record items into the on-site terminal 5 (R113). The record items input into the on-site terminal 5 include, for example, the amount of urine absorbed in the used absorbent article, the posture of the user 7, and information on the work performed at the time of replacing the absorbent article. The information on the record items input by the staff member 3 is received by the input processing unit 51 of the on-site terminal 5 (R114). Then, in the on-site terminal 5, the output processing unit 52 transmits the information received by the input processing unit 51 to the server 2 using the wireless communication unit 53. In the server 2, the input processing unit 21 receives the information received from the on-site terminal 5 (R115). Then, in the server 2, the calculation processing unit 22 accesses the database 24, and a process of updating the data stored in the database 24 is performed based on the information received by the input processing unit 21 (R116). Information on the incidental work such as changing the posture is used to determine the content of the next incidental work.

なお、上記一連の処理は、一人の利用者7毎に行われるものではない。すなわち、職員3は、詰所を出発すると、複数人の利用者7に対して介護を行った後、再び詰所へ戻ることになる。よって、上記一連の処理は、例えば、R101からR107までの処理が行われた後、R108からR114までの処理が複数回繰り返された後に、R115以降の処理が行われる場合がある。或いは、例えば、R101からR107までの処理が行われた後、R108からR116までの処理が複数回繰り返される場合がある。 The above series of processes is not performed for each user 7. In other words, when the staff member 3 leaves the station, he or she will provide care to multiple users 7 and then return to the station. Therefore, the above series of processes may, for example, involve the processes R101 to R107, followed by multiple repetitions of the processes R108 to R114, followed by the processes R115 and onward. Or, for example, the processes R101 to R107, followed by multiple repetitions of the processes R108 to R116.

本実施形態の情報処理システム1を用いる介護施設の職員3は、上述した現場用端末5や管理用端末6を使うことにより、介護に関する各種の情報を確認することができる。よって、例えば、利用者7が利用する寝台やその付近の什器に貼着した伝達事項や注意事項を確認しながら作業を行う場合に比べると、より多くの情報を容易に確認しながら作業を行うことができる。 The staff 3 of the care facility using the information processing system 1 of this embodiment can check various information related to care by using the on-site terminal 5 and the management terminal 6 described above. Therefore, compared to the case where the staff 3 works while checking notices and cautions attached to the bed used by the user 7 or the fixtures nearby, for example, the staff 3 can work while easily checking more information.

以下、情報処理システム1が有する幾つかの機能の詳細について、個別に説明する。 Below, we will explain in detail some of the functions of the information processing system 1.

<排泄予測機能>
上記実施形態の情報処理システム1には、利用者7の排泄予測機能が備わっている。排
泄予測機能は、排尿時刻や排尿量、排便時刻等を予測する機能である。排泄予測機能は、主にサーバ2の演算処理部22が司る。排尿時刻や排尿量、排便時刻は、過去の排尿時刻や飲食、摂取した医薬品、居室の温湿度、居室の空調設定、その他各種の情報に基づいて予測することができる。
<Excretion prediction function>
The information processing system 1 of the above embodiment is provided with an excretion prediction function for the user 7. The excretion prediction function is a function for predicting the urination time, urination volume, defecation time, etc. The excretion prediction function is mainly managed by the calculation processing unit 22 of the server 2. The urination time, urination volume, and defecation time can be predicted based on past urination times, food and drink, ingested medicines, room temperature and humidity, air conditioning settings in the room, and various other information.

排泄予測は、サーバ2の演算処理部22によって定期的に実行され、予測結果がデータベース24に記憶される。よって、職員3は、任意のタイミングで現場用端末5の操作を行っても、利用者7が次に排尿する予測の時刻や排尿量を確認することができる。したがって、職員3は、排泄予測を踏まえた事前の準備行動を行うことができる。 The excretion prediction is periodically performed by the calculation processing unit 22 of the server 2, and the prediction results are stored in the database 24. Therefore, the staff member 3 can check the predicted time of the user 7's next urination and the amount of urination by operating the on-site terminal 5 at any time. Therefore, the staff member 3 can take advance preparation actions based on the excretion prediction.

図4は、排泄予測機能が参照するデータの一例を示した図である。本実施形態に係る情報処理システム1の排泄予測機能は、排泄センサー8によって自動的に取得された排尿量等のデータや、職員3によって手動で入力された排泄物に関するデータ、空調センサー9等によって取得された居室の環境等のデータ、飲食物の種類や量、摂取した医薬品等のデータを機械学習によって解析し、利用者7の排泄パターンの学習を行って各利用者7の予測モデルを作成し、そのモデルから利用者7の排尿時刻や排尿量等を予測する。医薬品の中には、利尿効果のある薬または抗利尿効果のある薬等があるため、それらの投与時刻や投与量は、利用者7の排泄パターンの予測に影響する。また、下剤の投与時刻や投与量は、排泄に直接関わるものなので、利用者7の排泄パターンの予測に影響する。このため、排泄予測機能が参照するデータには、このような医薬品の情報が含まれているが、医薬品の情報は省略することも可能である。 Figure 4 is a diagram showing an example of data referred to by the excretion prediction function. The excretion prediction function of the information processing system 1 according to this embodiment analyzes data such as the amount of urine automatically acquired by the excretion sensor 8, data on excrement manually input by the staff member 3, data on the environment of the room acquired by the air conditioning sensor 9, data on the type and amount of food and drink, and data on ingested medicines by machine learning, learns the excretion pattern of the user 7, creates a prediction model for each user 7, and predicts the urination time and amount of urine of the user 7 from the model. Since some medicines have a diuretic effect or an antidiuretic effect, the administration time and dosage of these drugs affect the prediction of the excretion pattern of the user 7. In addition, the administration time and dosage of laxatives are directly related to excretion, and therefore affect the prediction of the excretion pattern of the user 7. For this reason, the data referred to by the excretion prediction function includes information on such medicines, but the information on the medicines can be omitted.

機械学習とは、入力データに対して予測値を出力するモデルを生成するための処理を意味する。機械学習では、学習データを用いて、モデルを定義するパラメータを更新する学習処理が複数回実行される。本実施形態では、排尿量や排尿時刻といった利用者7の介護に関わる様々なデータが学習データとして機械学習に用いられ、将来の排尿量や排尿時刻といった職員3の作業予定に関わる予測値を出力するためのモデルのパラメータが更新される。 Machine learning refers to a process for generating a model that outputs a predicted value for input data. In machine learning, a learning process is executed multiple times to update the parameters that define the model using learning data. In this embodiment, various data related to the care of the user 7, such as urination volume and urination time, are used as learning data in machine learning, and the parameters of the model for outputting predicted values related to the work schedule of the staff member 3, such as future urination volume and urination time, are updated.

本機能では、基本的に排泄が発生した時間を基準として、その直前の所定時間内における複数のデータから解析を行う。例えば、排尿時刻の予測であれば、データベース24に収録されたデータから排尿時刻を抽出する。そして、抽出した排尿時刻のデータを機械学習によって解析し、排尿時刻の特徴量を算出することにより、利用者7の排尿パターンを学習することができ、将来の排尿時刻の予測を行うことができる。機械学習のアルゴリズムとしては、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン(SVM)、線形判別分析、k近傍法、ナイーブベイズ分類法、決定木、ニューラルネットワーク、バギング法、ブースティング法等を用いることができる。 Basically, this function uses the time of excretion as a reference point and performs analysis from multiple pieces of data within a specified time immediately prior to that time. For example, to predict urination times, the urination times are extracted from the data recorded in the database 24. The extracted urination time data is then analyzed by machine learning to calculate the features of the urination times, making it possible to learn the urination patterns of the user 7 and predict future urination times. Examples of machine learning algorithms that can be used include random forests, support vector machines (SVMs), linear discriminant analysis, k-nearest neighbors, naive Bayes classification, decision trees, neural networks, bagging, and boosting.

そして、本機能では、上述したように、空調センサー9等によって取得された居室の過去の環境等のデータも考慮することにより、現在の環境等のデータから排泄予測の予測精度を向上させている。具体的には、上記の機械学習において、例えば、排尿時刻や排尿量といった排尿そのものの特徴量のデータのみならず、利用者7の居室の過去の温度や湿度といった排尿に間接的に関わる特徴量のデータも学習データに含めることで、居室の現在の温度や湿度を考慮した予測が可能となる。温度や湿度といった環境の情報は、利用者7毎に個別のデータであってもよいし、或いは、介護施設全体の平均的なデータであってもよい。例えば、冬季から夏季への季節の変化によって気温が上昇すると、膀胱以外の箇所から汗として排出される水分量が増大するため、排尿量が減少する傾向になる。また、乾季から雨季への季節の変化によって湿度が上昇すると、肌表面から蒸散する水分量が減少するため、排尿量が増加する傾向になる。よって、上記の機械学習において、利用者7の居室の温度や湿度といった排尿に間接的に関わる特徴量のデータを学習データに含めるこ
とで、排泄予測の予測精度をより高めることができる。
In addition, as described above, this function improves the prediction accuracy of excretion prediction from data on the current environment, etc., by taking into account data on the past environment of the room acquired by the air conditioning sensor 9, etc. Specifically, in the above machine learning, for example, by including in the learning data not only data on the feature amount of urination itself, such as the urination time and urination amount, but also data on feature amounts indirectly related to urination, such as the past temperature and humidity of the user 7's room, it is possible to make a prediction taking into account the current temperature and humidity of the room. The environmental information, such as temperature and humidity, may be individual data for each user 7, or may be average data for the entire nursing facility. For example, when the temperature rises due to the change in season from winter to summer, the amount of moisture excreted as sweat from parts other than the bladder increases, so the amount of urination tends to decrease. In addition, when the humidity rises due to the change in season from the dry season to the rainy season, the amount of moisture transpire from the skin surface decreases, so the amount of urination tends to increase. Therefore, in the above machine learning, by including in the learning data data on feature amounts indirectly related to urination, such as the temperature and humidity of the user 7's room, the prediction accuracy of excretion prediction can be further improved.

また、本機能では、上述したように、利用者7が摂取した飲食物の種類や量のデータも考慮することにより、排尿時刻の予測精度を向上させている。具体的には、上記の機械学習において、排尿時刻や排尿量といった排尿そのものの特徴量のデータのみならず、利用者7が摂取した飲食物の種類や量といった排尿に間接的に関わる特徴量のデータも学習データに含めることで、飲食物の種類や量を考慮した予測が可能となる。例えば、水分量の多い汁物を多く摂取すると、体内に入る水分量が増大するため、排尿量が増加する傾向になる。また、飲用する飲み物の量を減らすと、体内に入る水分量が減少するため、排尿量が減少する傾向になる。よって、上記の機械学習において、利用者7が摂取した飲食物の種類や量といった排尿に間接的に関わる特徴量のデータを学習データに含めることで、排泄予測の予測精度をより高めることができる。 In addition, as described above, this function improves the accuracy of predicting the time of urination by taking into account data on the type and amount of food and drink ingested by the user 7. Specifically, in the above machine learning, by including in the learning data not only data on the features of urination itself, such as the time of urination and the amount of urination, but also data on features indirectly related to urination, such as the type and amount of food and drink ingested by the user 7, prediction taking into account the type and amount of food and drink is possible. For example, if a person consumes a lot of soup with a high water content, the amount of water that enters the body increases, so the amount of urination tends to increase. In addition, if the amount of drink consumed is reduced, the amount of water that enters the body decreases, so the amount of urination tends to decrease. Therefore, in the above machine learning, by including in the learning data data on features indirectly related to urination, such as the type and amount of food and drink ingested by the user 7, the accuracy of excretion prediction can be further improved.

上述したように、本排泄予測機能において、機械学習に用いるデータとして、このような環境や飲食物に関するデータの他に、摂取した医薬品のデータ、運動量に関するデータ、その他各種のデータを用いることで、排泄予測の予測精度を可及的に高めることが可能となる。そして、排泄予測の結果は、例えば、数時間後の排尿量や排尿時刻、排便量の発生確率を百分率で得ることができる。よって、例えば、最も確率が高い時間帯を排尿予測時刻として表示したり、百分率をグラフで表示したりすることにより、職員3は、各利用者7が着用している吸収性物品の交換時期を把握することが可能となる。 As described above, in this excretion prediction function, in addition to such data on the environment and food and drink, data on ingested medicines, data on the amount of exercise, and various other data are used as data for machine learning, making it possible to increase the accuracy of excretion prediction as much as possible. The results of the excretion prediction can be, for example, the probability of the amount of urine, urination time, and stool volume several hours later, expressed as a percentage. Therefore, for example, by displaying the time period with the highest probability as the predicted urination time and displaying the percentage in a graph, staff 3 can know when it is time to change the absorbent articles worn by each user 7.

また、この機械学習では、排尿量を中核のデータとする吸収性物品の交換タイミングを提示するにあたり、職員3によって手動入力された利用者7の体位に関するデータを学習データに含めてもよい。吸収性物品内における尿等の液体の吸収分布は、排泄時の体位によっても大きく変化する。例えば、利用者7が仰向けの場合であれば、尿は利用者7の左右両側に概ね均等に拡散して吸収体へ吸収される。一方、利用者7が左右何れかの方を向いた姿勢の場合であれば、尿は利用者7が向いている方に片寄った状態で拡散するため、左右両側に拡散する場合に比べると、吸収体から漏れる可能性が高い。よって、この機械学習において、職員3によって手動入力された利用者7の体位に関するデータを学習データに含めると、体位による吸収体の拡散分布を考慮したより適切な交換タイミングの提示が可能となる。また、拡散分布を考慮した次の体位の算出も可能となる。 In addition, in this machine learning, when presenting the timing of changing the absorbent article with the urination volume as the core data, data on the posture of the user 7 manually input by the staff 3 may be included in the learning data. The absorption distribution of liquids such as urine in the absorbent article also changes significantly depending on the posture at the time of excretion. For example, when the user 7 is lying on his/her back, the urine is diffused almost evenly to both the left and right sides of the user 7 and absorbed into the absorbent. On the other hand, when the user 7 is facing either left or right, the urine is diffused in a biased manner toward the direction the user 7 is facing, and there is a higher possibility of leakage from the absorbent compared to when the urine is diffused to both the left and right sides. Therefore, in this machine learning, if data on the posture of the user 7 manually input by the staff 3 is included in the learning data, it becomes possible to present a more appropriate replacement timing that takes into account the diffusion distribution of the absorbent depending on the posture. It is also possible to calculate the next posture that takes into account the diffusion distribution.

なお、本機能の解説においては、排泄センサー8等のセンサーデバイスを用いて自動取得したデータのみならず、職員3によって現場用端末5へ手動入力されたデータ等も用いた予測について解説したが、本機能はこのような形態に限定されるものではない。本機能は、例えば、排泄センサー8等のセンサーデバイスを用いて自動取得したデータのみを用いて排泄の予測を行ってもよいし、或いは、職員3によって現場用端末5へ手動入力されたデータのみを用いて排泄の予測を行ってもよい。 In addition, in the explanation of this function, predictions are explained using not only data automatically acquired using a sensor device such as the excretion sensor 8, but also data manually entered into the on-site terminal 5 by staff member 3, but this function is not limited to this form. For example, this function may predict excretion using only data automatically acquired using a sensor device such as the excretion sensor 8, or may predict excretion using only data manually entered into the on-site terminal 5 by staff member 3.

図5は、現場用端末5に表示される画面の一例を示した図である。職員3は、例えば、現場用端末5に表示される図5に示すような画面を上述したR109のステップで表示させ、本排泄予測機能によって得られる予測結果等を確認することができる。図5に示す画面には、職員3が利用者7の所で介護に関わる作業を行う際に必要な情報が表示される。この情報には、図5に示されるように、例えば、利用者7の氏名や番号、性別、生年月日、年齢が含まれており、上述したR110のステップで用いられる。この画面は、利用者7を特定するための情報が含まれているので、トップ画面として現場用端末5の操作開始初期に表示されると便利であるが、一乃至複数の操作を行った後に表示される画面であってもよい。 Figure 5 is a diagram showing an example of a screen displayed on the on-site terminal 5. For example, the staff member 3 can display a screen such as that shown in Figure 5 on the on-site terminal 5 in step R109 described above, and check the prediction results obtained by this excretion prediction function. The screen shown in Figure 5 displays information required when the staff member 3 performs care-related work at the user 7's place. As shown in Figure 5, this information includes, for example, the name, number, sex, date of birth, and age of the user 7, and is used in step R110 described above. Since this screen includes information for identifying the user 7, it is convenient to display this screen as a top screen at the beginning of operation of the on-site terminal 5, but it may also be a screen displayed after one or more operations have been performed.

図5に示されるように、現場用端末5に表示される画面には、利用者7の氏名等の情報
の他、尿や便等の排泄に関わる時系列の情報、体位、食事、水分摂取の状態、点滴、下痢の有無といった各種情報が含まれる(図5の「排泄記録」欄を参照)。また、利用者7に装着する吸収性物品の種類、陰部洗浄に用いる洗浄液の種類、褥瘡ケアの方法、体位変換の方法といった付帯作業に関する情報が含まれる。
5, the screen displayed on the on-site terminal 5 includes information such as the name of the user 7, as well as various information such as time series information related to excretion of urine, feces, etc., posture, diet, fluid intake status, drip, and the presence or absence of diarrhea (see the "Excretion record" column in FIG. 5). In addition, information related to incidental tasks such as the type of absorbent article to be worn by the user 7, the type of cleaning solution to be used for genital washing, methods of bedsore care, and methods of changing posture is included.

排泄記録に関する情報の欄には、当日の朝8時から夜12時までの間の情報が表示される。よって、当日の日中に現場用端末5の画面を開くと、当日の朝8時から現在までの情報が実測データとして表示され、現在から夜12時までの情報については上述の予測結果のデータが表示される。排尿量といった排泄に関するデータは、利用者7が着用している吸収性物品に内蔵の排泄センサー8から送信されてデータベース24に収録されているため、尿量が0ccから500ccまでのレンジで棒グラフに時系列で表示される。棒グラフで表示される尿量の精度は、排泄センサー8の性能に応じるが、例えば、尿が接触すると通電する素子を複数本用いて測定部81を構成したような場合であれば、当該素子の本数に対応する分解能の尿量となるため、段階的な棒グラフが描画されることになる。 The information column for the excretion record displays information from 8:00 a.m. to midnight on the current day. Therefore, when the screen of the on-site terminal 5 is opened during the day, information from 8:00 a.m. to the present day is displayed as actual measurement data, and for information from the present day to midnight, the above-mentioned predicted result data is displayed. Data on excretion such as urination volume is transmitted from the excretion sensor 8 built into the absorbent article worn by the user 7 and recorded in the database 24, so that the urine volume is displayed in chronological order in a bar graph in the range of 0 cc to 500 cc. The accuracy of the urine volume displayed in the bar graph depends on the performance of the excretion sensor 8, but for example, if the measurement unit 81 is configured using multiple elements that are energized when urine comes into contact with them, the urine volume will have a resolution corresponding to the number of elements, and a stepped bar graph will be drawn.

付帯作業については、作業手順の詳細を記した作業手順書が当該介護施設に各々予め用意されている。そこで、現場用端末5に表示される画面には、この作業手順書を表示させるための「手順書」ボタンも用意されている。よって、職員3は、各付帯作業の「手順書」ボタンをタッチすることにより、当該付帯作業の具体的な手順を確認することができる。したがって、近年の労働人口減少や介護業界の人材不足といった諸事情により、十分な経験を有しないものが介護施設の職員3となっているような場合であっても、適切な処置を利用者7に対し行うことが可能である。 For incidental tasks, a work procedure manual detailing the work procedures is prepared in advance at each nursing facility. Therefore, a "Procedure Manual" button for displaying this work procedure manual is also provided on the screen displayed on the on-site terminal 5. Therefore, staff 3 can check the specific procedures for each incidental task by touching the "Procedure Manual" button for that task. Therefore, even if staff 3 at a nursing facility do not have sufficient experience due to various circumstances such as the recent decline in the working population and the labor shortage in the nursing industry, it is possible to provide appropriate treatment to users 7.

また、現場用端末5に表示される画面には、利用者7の氏名や付帯作業に関する情報の他、吸収性物品の交換作業の実績を記録するための操作ボタン等が含まれる(図5の「おむつ交換後記録」欄を参照)。利用者7が着用している吸収性物品には排泄センサー8が内蔵されており、上述したように、排尿量といった排泄に関するデータはデータベース24に収録されている。よって、現場用端末5に表示される画面には、排泄センサー8から送信された直近の尿量がセンサー値として表示されている。しかし、職員3が利用者7の吸収性物品を交換する際、使用済みの吸収性物品を確認すると、排泄センサー8によって検出された尿量と実際の尿量とが相違する場合があり得る。そこで、現場用端末5に表示される画面には、排泄センサー8によって取得され、データベース24に記憶された尿量のデータを修正するための修正ボタン等が用意されている。また、排泄センサー8では検知できない便量や便の性状、漏れ量といった諸々の記録事項を入力するためのボタンが用意されている。 The screen displayed on the on-site terminal 5 includes the name of the user 7, information on the associated work, and operation buttons for recording the results of the absorbent article replacement work (see the "After Diaper Change Record" column in Figure 5). The absorbent article worn by the user 7 has a built-in excretion sensor 8, and as described above, data on excretion such as the amount of urine excreted is recorded in the database 24. Therefore, the screen displayed on the on-site terminal 5 displays the most recent urine volume transmitted from the excretion sensor 8 as a sensor value. However, when the staff member 3 checks the used absorbent article when replacing the absorbent article of the user 7, the amount of urine detected by the excretion sensor 8 may differ from the actual amount of urine. Therefore, the screen displayed on the on-site terminal 5 is provided with a correction button for correcting the data on the amount of urine obtained by the excretion sensor 8 and stored in the database 24. In addition, buttons are provided for inputting various record items such as the amount of stool, the characteristics of stool, and the amount of leakage that cannot be detected by the excretion sensor 8.

図6は、尿量のデータを修正する画面の一例を示した図である。尿量のデータを修正するための修正ボタンを押すと、例えば、図6に示されるような、データ修正用のポップアップウィンドウが現場用端末5に表示される。尿量のデータは、図6に示されるように、センサー値を加算或いは減算するボタンを操作することにより修正可能である。図6に示すポップアップ画面の左下にある「OK」ボタンを押すと、修正した値がサーバ2のデータベース24へ送られ、尿量の修正内容が確定される。なお、排泄センサー8を内蔵した吸収性物品を用いない介護施設の場合には、排泄センサー8で検知する尿量のデータが入力されないので、これらの操作で尿量を手動入力することになる。そして、上述した排泄予測も、これらの操作で手動入力された情報に基づいて行われることになる。 Figure 6 shows an example of a screen for correcting urine volume data. When the correction button for correcting urine volume data is pressed, a pop-up window for data correction, for example as shown in Figure 6, is displayed on the field terminal 5. The urine volume data can be corrected by operating the buttons for adding or subtracting the sensor value, as shown in Figure 6. When the "OK" button in the lower left of the pop-up screen shown in Figure 6 is pressed, the corrected value is sent to the database 24 of the server 2, and the correction of the urine volume is confirmed. In the case of a care facility that does not use an absorbent article with a built-in excretion sensor 8, data on the urine volume detected by the excretion sensor 8 is not input, so the urine volume is manually input by these operations. The above-mentioned excretion prediction is also performed based on the information manually input by these operations.

図7は、便量と便の性状を入力する画面の一例を示した図である。便量や便の性状に関するデータを入力したい場合、対応するボタンを押すことにより、例えば、図7に示されるような入力用のポップアップウィンドウが現場用端末5に表示される。便量については、便を表す丸い図柄の個数で「少、中、多」をイメージした3種類のタッチ部分が用意さ
れているので、職員3は、何れかの部位をタッチすることにより、便量を入力可能である。また、便の性状については、便の性状を文言で表現した7種類のボタンが用意されているので、職員3は、何れかのボタンをタッチすることにより、便の性状を入力可能である。現場用端末5に入力された便量、便の性状といった各種データは、ネットワークN経由でサーバ2へ送られ、データベース24に記憶される。そして、上述した排尿時刻等の予測に用いられる。
FIG. 7 is a diagram showing an example of a screen for inputting stool volume and stool properties. When data on stool volume and stool properties is to be input, a pop-up window for input, such as that shown in FIG. 7, is displayed on the site terminal 5 by pressing a corresponding button. For stool volume, three types of touch parts are provided, which represent "small, medium, and large" by the number of round patterns representing stool, so that the staff member 3 can input the stool volume by touching any of the parts. For stool properties, seven types of buttons are provided, which express the stool properties in words, so that the staff member 3 can input the stool properties by touching any of the buttons. The various data, such as the stool volume and stool properties, inputted to the site terminal 5 are sent to the server 2 via the network N and stored in the database 24. Then, they are used for predicting the above-mentioned urination time, etc.

なお、データベース24に記憶されていた尿量のデータが修正されると、上述した排泄予測機能の機械学習で用いられる説明変数の係数(回帰係数)も変化する。図8は、排尿量の修正と回帰係数の変化との関係を解説した図である。図8では、フローチャートが図示されているが、回帰係数は演算処理部22の機械学習で算出される。よって、図8に示すフローチャートは、演算処理部22が実行する処理内容を示したものではない。 When the urine volume data stored in the database 24 is corrected, the coefficients (regression coefficients) of the explanatory variables used in the machine learning of the excretion prediction function described above also change. Figure 8 is a diagram explaining the relationship between the correction of the urine volume and the change in the regression coefficient. Although a flowchart is shown in Figure 8, the regression coefficients are calculated by the machine learning of the calculation processing unit 22. Therefore, the flowchart shown in Figure 8 does not show the processing contents executed by the calculation processing unit 22.

例えば、利用者7から排出された尿量のデータが修正され、排尿量が修正前より増加したと仮定する(S101でYESの場合)。データベース24に記憶されていた排尿量が修正によって増加すると、修正前に実行されていた機械学習における回帰係数がその影響を受ける。すなわち、修正前に実行されていた機械学習における説明変数と目的変数との相関関係が、排尿量の修正によって変化する。このため、尿量の修正後に機械学習が再実行されると、回帰係数も加算されることになる(S102)。また、排尿量が修正前より減少したと仮定する(S103でYESの場合)。この場合、尿量の修正後に機械学習が実行されると、回帰係数も減算されることになる。(S104)。 For example, assume that the data on the amount of urine excreted by the user 7 is revised and the amount of urine excreted has increased compared to before the revision (YES in S101). When the amount of urine excreted stored in the database 24 increases as a result of the revision, the regression coefficient in the machine learning performed before the revision is affected. In other words, the correlation between the explanatory variable and the objective variable in the machine learning performed before the revision changes due to the revision of the amount of urine excreted. Therefore, when machine learning is re-executed after the revision of the amount of urine excreted, the regression coefficient is also added (S102). Also assume that the amount of urine excreted has decreased compared to before the revision (YES in S103). In this case, when machine learning is performed after the revision of the amount of urine excreted, the regression coefficient is also subtracted (S104).

データベース24に記憶されていた尿量のデータが職員3によって修正されると、このように、排泄予測機能の機械学習で用いられる説明変数の係数も変化することになる。このような排泄予測機能への影響は、排尿量の修正のみならず、例えば、便量の修正や便の性状の修正、その他各種の項目の修正においても同様に生じる。そして、このような排泄予測機能への影響は、例えば、後述する吸収性物品の交換スケジュールの計画立案機能にも影響を及ぼす。 When the urine volume data stored in database 24 is corrected by staff member 3, the coefficients of the explanatory variables used in the machine learning of the excretion prediction function will also change in this way. This impact on the excretion prediction function occurs not only when the urine volume is corrected, but also when, for example, the stool volume, the stool characteristics, and various other items are corrected. This impact on the excretion prediction function also has an impact, for example, on the function of planning the absorbent article replacement schedule, which will be described later.

<計画立案機能>
以下、吸収性物品の交換スケジュールの計画立案機能について説明する。図9は、計画立案機能に関する処理フローの一例を示した図である。本実施形態に係る情報処理システム1の計画立案機能は、例えば、介護施設の早朝等の始業時に実行され、職員3が勤務を開始する際に利用される。本実施形態に係る情報処理システム1の計画立案機能は、主に演算処理部22が実行する処理である。
<Planning function>
The planning function of the absorbent article replacement schedule will be described below. Fig. 9 is a diagram showing an example of a processing flow related to the planning function. The planning function of the information processing system 1 according to this embodiment is executed, for example, at the start of work in the early morning of the nursing care facility, and is used when the staff member 3 starts work. The planning function of the information processing system 1 according to this embodiment is a process executed mainly by the calculation processing unit 22.

演算処理部22は、利用者7のデータを参照する(S201)。演算処理部22が参照する利用者7のデータは、データベース24に記憶されているデータであり、上述した尿量の情報やその他各種の情報が含まれる。 The calculation processing unit 22 refers to the data of the user 7 (S201). The data of the user 7 referred to by the calculation processing unit 22 is data stored in the database 24, and includes the above-mentioned information on the amount of urine and various other information.

また、演算処理部22は、各職員3のシフト(勤務予定)のデータを参照する(S202)。各職員3のシフトのデータは、介護施設で利用される人事管理用のサーバに記憶されているデータ、或いは、データベース24に記憶されているデータであり、各職員3を管理する管理者や各職員3自身が、管理用端末6または現場用端末5等に入力したデータである。 The calculation processing unit 22 also refers to the shift (work schedule) data of each staff member 3 (S202). The shift data of each staff member 3 is data stored in a personnel management server used in the nursing facility, or data stored in a database 24, and is data entered into the management terminal 6, the on-site terminal 5, etc. by the manager managing each staff member 3 or each staff member 3 himself/herself.

また、演算処理部22は、各利用者7の介護に関するデータを参照する(S203)。演算処理部22が参照する利用者7の介護に関するデータは、データベース24に記憶されているデータであり、利用者7が着用している吸収性物品の種類、利用者7に施す必要のある処置の内容(褥瘡ケア、陰部洗浄、体位変換の要否等)、利用者7が着用する吸収
性物品の銘柄と吸収能力といった各種情報が含まれる。
The calculation processing unit 22 also refers to data related to care for each user 7 (S203). The data related to care for the user 7 referred to by the calculation processing unit 22 is data stored in the database 24, and includes various information such as the type of absorbent article worn by the user 7, the details of treatment that needs to be performed on the user 7 (bedsore care, genital washing, the need for position change, etc.), and the brand and absorption capacity of the absorbent article worn by the user 7.

演算処理部22は、参照した上記データを基に、吸収性物品の交換スケジュールのプランを作成する(S204)。より詳細には、演算処理部22は、優先順位が高い項目を互い違いにした複数のプランを作成する。演算処理部22が作成するプランとして、本実施形態では、「延べ交換回数優先」(以下、「プラン1」という)、「紙おむつコスト優先」(以下、「プラン2」という)、「排泄介護担当者1人当たり最低負荷優先」(以下、「プラン3」という)、「定時交換優先」(以下、「プラン4」という)の4種類を例示する。しかし、情報処理システム1は、この4種類のプランを作成する形態に限定されるものではない。情報処理システム1は、その他各種のプランを作成してもよい。 The calculation processing unit 22 creates a plan for the replacement schedule of absorbent articles based on the above referenced data (S204). More specifically, the calculation processing unit 22 creates multiple plans in which items with higher priority are staggered. In this embodiment, the calculation processing unit 22 creates four types of plans: "total number of replacements prioritized" (hereinafter referred to as "Plan 1"), "disposable diaper cost prioritized" (hereinafter referred to as "Plan 2"), "minimum load per excretion care worker prioritized" (hereinafter referred to as "Plan 3"), and "regular replacement prioritized" (hereinafter referred to as "Plan 4"). However, the information processing system 1 is not limited to creating these four types of plans. The information processing system 1 may create various other plans.

プラン1は、職員3が行う吸収性物品の交換作業の回数が最も少なくなるプランである。プラン1は、例えば、職員3の人数が比較的少ない場合等に好適なプランである。このプランでは、例えば、吸収量の多い吸収性物品への交換が演算処理部22によって提案される。 Plan 1 is a plan that minimizes the number of times that staff 3 must replace absorbent articles. Plan 1 is a plan that is suitable for cases where the number of staff 3 is relatively small, for example. In this plan, for example, the calculation processing unit 22 suggests replacing absorbent articles with ones that have a high absorption capacity.

プラン2は、交換する吸収性物品のトータルコストが最も小さくなるプランである。プラン2は、例えば、職員3の人数に比較的余裕があり、吸収能力の小さい安価な吸収性物品を頻繁に交換できる場合等に好適なプランである。 Plan 2 is the plan that minimizes the total cost of replacing absorbent articles. Plan 2 is an appropriate plan for cases where, for example, there is a relatively large number of staff 3 and inexpensive absorbent articles with low absorption capacity can be replaced frequently.

プラン3は、職員3の一人あたりの作業量が最も少なくなるプランである。プラン1が全職員3のトータルの交換回数が最も少なくなるプランであるのに対し、プラン3は、職員3一人あたりの作業が最も小さくなるプランであるため、例えば、日中の特定の時間帯だけ職員3の人数が少ないようなシフトである場合に、当該時間帯のトータルの交換作業が他の時間帯より少なくなる。これにより、当該時間帯以外の職員3が比較的大勢居る時間帯で、交換作業が多くなるため、特定の職員3への作業の集中が緩和される。 Plan 3 is a plan that minimizes the workload per staff member 3. While Plan 1 is a plan that minimizes the total number of changes for all staff members 3, Plan 3 is a plan that minimizes the workload per staff member 3. Therefore, for example, if there is a shift where there are fewer staff members 3 during a specific time period during the day, the total change work during that time period will be less than other times. As a result, there will be more change work during times other than that time period when there are relatively more staff members 3, and the concentration of work on certain staff members 3 will be alleviated.

プラン4は、吸収性物品の交換が所定の時刻に行われるようにするプランである。例えば、利用者7に様々な予定が用意されており、吸収性物品を交換可能な時間帯が限られているような場合に好適なプランである。プラン4では、予め定められた時間帯に吸収性物品の交換作業が行われるように、交換すべき吸収性物品の種類や交換のタイミングが決定される。 Plan 4 is a plan in which the replacement of absorbent articles is performed at a specified time. For example, this plan is suitable for cases in which user 7 has various scheduled events and the time periods during which absorbent articles can be replaced are limited. In plan 4, the type of absorbent article to be replaced and the timing of replacement are determined so that the replacement of absorbent articles is performed during a predetermined time period.

演算処理部22は、例えば、ダイクストラ法を使い、吸収性物品の交換スケジュールや、装着すべき吸収性物品の種類等の探索を行う。ダイクストラ法を用いる場合、例えば、開始ノードから終了ノードまでの間にある多数のノードに、交換や付帯にかかる作業時間、吸収性物品のコスト、施設内の移動に要する所要時間、上述した予測の排尿量や排尿時刻等を重みとして設定し、最も重みが少なくなる経路を探索する。上述したプラン1~4のような複数のプランを探索する際、各プランに対応する重みが探索で優先されるように係数を加え、経路の探索を実行する。これにより、プラン1~4の様々なプランに対応する交換スケジュールの算出が完了する。なお、何れのプランであっても、職員3が吸収性物品の交換作業を行うことが可能な時間帯のプランが作成されることは言うまでもない。例えば、職員3が殆ど居ない深夜帯や、職員3の休憩時間帯などといった職員3の作業不能な時間帯は、上記何れのプランにおいても交換作業の候補の時間帯から除外される。 The calculation processing unit 22 searches for the replacement schedule of absorbent articles and the type of absorbent article to be worn, for example, using the Dijkstra algorithm. When using the Dijkstra algorithm, for example, the work time required for replacement and incidental items, the cost of the absorbent articles, the time required for moving around the facility, the predicted amount of urination and urination time, etc. are set as weights for many nodes between the start node and the end node, and a route with the lowest weight is searched for. When searching for multiple plans such as the above-mentioned plans 1 to 4, a coefficient is added so that the weight corresponding to each plan is prioritized in the search, and a route search is performed. This completes the calculation of replacement schedules corresponding to the various plans 1 to 4. It goes without saying that in any plan, a plan is created for the time period during which the staff member 3 can replace the absorbent articles. For example, in any of the above plans, the late night hours when there are almost no staff members 3, or the staff member 3's break time, and other times when the staff member 3 cannot work, are excluded from the candidate time periods for replacement work.

演算処理部22は、プランの作成が完了したら、現場用端末5または管理用端末6の画面に各プランを比較表示させる(S205)。図10は、交換スケジュールのプランを比較表示した画面の一例である。演算処理部22がプランの作成を完了すると、現場用端末5または管理用端末6には、演算処理部22が作成したプランを画面表示可能な状態になる。よって、職員3は、現場用端末5または管理用端末6を操作することにより、演算処
理部22が作成した様々なプランを比較検討することができる。また、職員3が何れかのプランを選択すると(S206)、演算処理部22は、選択されたプランの詳細を職員3の操作する端末に表示させる(S207)。これにより、職員3は、選択したプランの詳細表示を確認することができる。
When the calculation processing unit 22 completes the creation of the plan, it causes each plan to be displayed comparatively on the screen of the on-site terminal 5 or the management terminal 6 (S205). FIG. 10 is an example of a screen displaying plans of exchange schedules for comparison. When the calculation processing unit 22 completes the creation of the plan, the on-site terminal 5 or the management terminal 6 is in a state in which the plan created by the calculation processing unit 22 can be displayed on the screen. Therefore, the staff member 3 can compare and consider various plans created by the calculation processing unit 22 by operating the on-site terminal 5 or the management terminal 6. In addition, when the staff member 3 selects one of the plans (S206), the calculation processing unit 22 causes the details of the selected plan to be displayed on the terminal operated by the staff member 3 (S207). This allows the staff member 3 to check the detailed display of the selected plan.

このような計画立案機能を用いれば、情報処理システム1を利用する介護施設では、利用者7の巡回ルートや各職員3のスケジュールの策定、職員3の配置の決定といった各種の作業が容易になる。このため、情報処理システム1を利用する介護施設では、限られた人数の職員3であっても、利用者7に適切な介護を行うことが可能となる。 By using such a planning function, a care facility using the information processing system 1 can easily perform various tasks such as planning the routes for users 7 and the schedules of each staff member 3, and determining the placement of staff members 3. Therefore, a care facility using the information processing system 1 can provide appropriate care to users 7 even with a limited number of staff members 3.

実際の介護現場では、介護を担う人員が少ないため、排泄の度に紙おむつを交換することは現実的ではない。よって、利用者の排泄時刻が予測可能であっても、予測された時刻に紙おむつの交換作業を行うことができないのが現実である。この点、本計画立案機能であれば、予測される排尿量や排尿時刻のデータのみならず、職員3のシフト等の様々なデータも用いた計画立案が行われるため、1日の職員3のシフトや配置状況にあわせた吸収性物品の交換時刻の提案や選択が可能である。また、本計画立案機能を用いれば、吸収性物品の交換タイミング等から、職員3の必要人数を時間帯別等に割り出すことが可能であるため、情報処理システム1を、職員3の出勤スケジュールの検討に利用することも可能である。 In actual nursing care settings, there are few caregivers, so changing disposable diapers every time a user defecates is not practical. Therefore, even if the user's defecation time can be predicted, the reality is that the disposable diaper cannot be changed at the predicted time. In this regard, with this planning function, planning is performed using not only data on the predicted amount of urine and urination time, but also various data such as the shifts of staff 3, making it possible to propose and select the time to change absorbent products according to the shifts and deployment situation of staff 3 on a day. In addition, with this planning function, it is possible to calculate the number of staff 3 required by time period, etc., based on the timing of changing absorbent products, etc., so the information processing system 1 can also be used to consider the work schedules of staff 3.

また、本実施形態の情報処理システム1であれば、吸収性物品の交換といった排泄ケアのみならず、これと同時に施すスキンケア等の付帯作業についても、手順の閲覧や記録を排泄ケアの情報と共に参照、入力可能である。よって、本実施形態の情報処理システム1であれば、利用者7の介護に関わる諸々の作業を極めて合理的に行うことが可能となる。 In addition, with the information processing system 1 of this embodiment, it is possible to view and record procedures for not only excretion care such as changing absorbent articles, but also for incidental tasks such as skin care that are performed at the same time, and to refer to and input the procedures together with the excretion care information. Therefore, with the information processing system 1 of this embodiment, it is possible to carry out various tasks related to the care of the user 7 in an extremely efficient manner.

<コンピュータ読み取り可能な記録媒体>
コンピュータその他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記憶媒体をいう。このような記憶媒体としては、例えば光ディスク、SSD、HDD、不揮発性メモリー等が挙げられる。
<Computer-readable recording medium>
A program that causes a computer or other machine or device (hereinafter, computer, etc.) to realize any of the above functions can be recorded on a computer-readable recording medium. The function can be provided by having the computer, etc. read and execute the program from the recording medium. Here, a computer-readable recording medium refers to a storage medium that can store information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read by a computer, etc. Examples of such storage media include optical disks, SSDs, HDDs, non-volatile memories, etc.

N・・ネットワーク
1・・情報処理システム
2・・サーバ
3・・職員
4・・無線アンテナ
5・・現場用端末
6・・管理用端末
7・・利用者
8・・排泄センサー
9・・空調センサー
21・・入力処理部
22・・演算処理部
23・・出力処理部
24・・データベース
51・・入力処理部
52・・出力処理部
53・・無線通信部
61・・入力処理部
62・・出力処理部
81・・測定部
82・・送信部
91・・測定部
92・・送信部
N - Network 1 - Information processing system 2 - Server 3 - Staff 4 - Wireless antenna 5 - On-site terminal 6 - Management terminal 7 - User 8 - Excretion sensor 9 - Air conditioning sensor 21 - Input processing unit 22 - Calculation processing unit 23 - Output processing unit 24 - Database 51 - Input processing unit 52 - Output processing unit 53 - Wireless communication unit 61 - Input processing unit 62 - Output processing unit 81 - Measurement unit 82 - Transmission unit 91 - Measurement unit 92 - Transmission unit

Claims (9)

吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部と、
前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と前記排泄情報から、前記吸収性物品の交換作業を含む前記介護者のスケジュールを作成する演算処理部と、
前記スケジュールを出力する出力処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記介護者のスケジュールを、前記吸収性物品の延べ交換回数、前記吸収性物品のコスト、前記介護者1人当たりの作業量、前記吸収性物品の定時交換という4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成する、
情報処理装置。
a storage unit for storing excretion information, which is information relating to excreta excreted in the absorbent article;
a calculation processing unit that creates a schedule for a caregiver who cares for a wearer of the absorbent article, including a task of changing the absorbent article, based on a work schedule of the caregiver who cares for the wearer of the absorbent article and the excretion information;
an output processing unit that outputs the schedule,
the calculation processing unit creates at least four or more types of schedules for the caregiver, with alternating priorities for four items, namely, the total number of times the absorbent article is replaced, the cost of the absorbent article, the amount of work per caregiver, and the regular replacement of the absorbent article;
Information processing device.
前記演算処理部は、前記排泄情報に基づく排泄予測から、前記着用者が着用している吸収性物品の交換作業を含む前記介護者のスケジュールを作成する、
請求項1に記載の情報処理装置。
the calculation processing unit creates a schedule for the caregiver including a task of changing the absorbent article worn by the wearer, based on an excretion prediction based on the excretion information.
The information processing device according to claim 1 .
前記演算処理部は、前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と前記排泄情報から、前記着用者が着用している吸収性物品の交換作業を含む前記介護者のスケジュールを作成する、
請求項1または2に記載の情報処理装置。
the calculation processing unit creates a schedule for the caregiver who cares for the wearer of the absorbent article, including a task of changing the absorbent article worn by the wearer, based on a work schedule of the caregiver who cares for the wearer of the absorbent article and the excretion information.
3. The information processing device according to claim 1 or 2 .
前記演算処理部は、前記排泄情報を教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、前記交換作業に関する情報から予測される吸収性物品の交換時期を予測し、前記予測に基づいて前記介護者のスケジュールを作成する、
請求項1からの何れか一項に記載の情報処理装置。
the calculation processing unit predicts a time to replace the absorbent article based on information about the replacement work using a prediction model that has been machine-learned using the excretion information as training data, and creates a schedule for the caregiver based on the prediction.
The information processing device according to claim 1 .
情報処理装置が、
吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部を参照し、
前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と前記排泄情報から、前記吸収性物品の交換作業を含む前記介護者のスケジュールを前記吸収性物品の延べ交換回数、前記吸収性物品のコスト、前記介護者1人当たりの作業量、前記吸収性物品の定時交換という
4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成し、
前記スケジュールを出力する、
情報処理方法。
An information processing device,
Refer to a storage unit in which excretion information, which is information related to excreta excreted in the absorbent article, is stored;
Based on the work schedule of a caregiver who cares for a wearer of the absorbent article and the excretion information, the schedule of the caregiver including the replacement work of the absorbent article is calculated based on the total number of replacements of the absorbent article, the cost of the absorbent article, the amount of work per caregiver, and the regular replacement of the absorbent article.
Create at least four different versions with alternating priorities for the four items .
outputting the schedule;
Information processing methods.
情報処理装置に、
吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部を参照させ、
前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定と前記排泄情報から、前記吸収性物品の交換作業を含む前記介護者のスケジュールを前記吸収性物品の延べ交換回数、前記吸収性物品のコスト、前記介護者1人当たりの作業量、前記吸収性物品の定時交換という4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成させ、
前記スケジュールを出力させる、
情報処理プログラム。
In the information processing device,
Refer to a memory unit in which excretion information, which is information regarding excreta excreted in the absorbent article, is stored;
creating at least four or more types of schedules for the caregiver, including the task of replacing the absorbent article, based on the work schedule of the caregiver who is caring for the wearer of the absorbent article and the excretion information, with alternating priorities for four items, namely, the total number of times the absorbent article is replaced, the cost of the absorbent article, the amount of work per caregiver, and the regular replacement of the absorbent article;
outputting the schedule;
Information processing program.
吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部と、
前記排泄情報から、前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定及び介護のスケジュールを前記吸収性物品の延べ交換回数、前記吸収性物品のコスト、前記介護者1人当たりの作業量、前記吸収性物品の定時交換という4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成する演算処理部と、
前記勤務予定及び前記スケジュールを出力する出力処理部と、を備える、
情報処理装置。
a storage unit for storing excretion information, which is information relating to excreta excreted in the absorbent article;
a calculation processing unit that creates at least four or more types of work schedules and care schedules for caregivers who care for the wearer of the absorbent article, based on the excretion information, with alternating priorities for four items, namely, the total number of times the absorbent article is changed, the cost of the absorbent article, the amount of work per caregiver, and regular change of the absorbent article;
An output processing unit that outputs the work schedule and the schedule.
Information processing device.
情報処理装置が、
吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部を参照し、
前記排泄情報から、前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定及び介護のスケジュールを前記吸収性物品の延べ交換回数、前記吸収性物品のコスト、前記介護者1人当たりの作業量、前記吸収性物品の定時交換という4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成し、
前記勤務予定及び前記スケジュールを出力する、
情報処理方法。
An information processing device,
Refer to a storage unit in which excretion information, which is information related to excreta excreted in the absorbent article, is stored;
creating at least four or more types of work schedules and care schedules for caregivers who care for the wearer of the absorbent article from the excretion information, with alternating priorities for four items, namely, the total number of times the absorbent article needs to be changed, the cost of the absorbent article, the amount of work per caregiver, and regular change of the absorbent article;
outputting the work plan and the schedule;
Information processing methods.
情報処理装置に、
吸収性物品内に排泄された排泄物に関する情報である排泄情報が記憶される記憶部を参照させ、
前記排泄情報から、前記吸収性物品の着用者を介護する介護者の勤務予定及び介護のスケジュールを前記吸収性物品の延べ交換回数、前記吸収性物品のコスト、前記介護者1人当たりの作業量、前記吸収性物品の定時交換という4つの事項に関して優先順位を互い違いにした、少なくとも4種類以上作成させ、
前記勤務予定及び前記スケジュールを出力させる、
情報処理プログラム。
In the information processing device,
Refer to a memory unit in which excretion information, which is information regarding excreta excreted in the absorbent article, is stored;
At least four or more types of work schedules and care schedules for caregivers who care for the wearer of the absorbent article are created based on the excretion information, with alternating priorities for four items, namely, the total number of times the absorbent article is changed, the cost of the absorbent article, the amount of work per caregiver, and regular change of the absorbent article;
outputting the work plan and the schedule;
Information processing program.
JP2020182399A 2020-10-30 2020-10-30 Information processing device, information processing method, and information processing program Active JP7631736B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020182399A JP7631736B2 (en) 2020-10-30 2020-10-30 Information processing device, information processing method, and information processing program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020182399A JP7631736B2 (en) 2020-10-30 2020-10-30 Information processing device, information processing method, and information processing program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022072767A JP2022072767A (en) 2022-05-17
JP7631736B2 true JP7631736B2 (en) 2025-02-19

Family

ID=81604629

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020182399A Active JP7631736B2 (en) 2020-10-30 2020-10-30 Information processing device, information processing method, and information processing program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7631736B2 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7535448B2 (en) * 2020-12-17 2024-08-16 ユニ・チャーム株式会社 Information processing program, information processing method, and information processing system
JP7346505B2 (en) * 2021-08-24 2023-09-19 花王株式会社 Childcare support system

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002007573A (en) 2000-06-21 2002-01-11 Kao Corp Diaper supply support method
JP2009535130A (en) 2006-05-02 2009-10-01 フレッド バーグマン ヘルスケア ピーティーワイ リミテッド Moisture monitoring system
WO2018142451A1 (en) 2017-01-31 2018-08-09 株式会社ラムロック Caregiving assist server and caregiving assist system
JP2019115760A (en) 2017-05-30 2019-07-18 花王株式会社 Nursing schedule proposing device
JP2019139693A (en) 2018-02-15 2019-08-22 国立大学法人九州工業大学 Evacuation prediction method
JP2020032242A (en) 2014-12-11 2020-03-05 エシティ・ハイジーン・アンド・ヘルス・アクチエボラグ Systems, devices and related methods for incontinence management

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002007573A (en) 2000-06-21 2002-01-11 Kao Corp Diaper supply support method
JP2009535130A (en) 2006-05-02 2009-10-01 フレッド バーグマン ヘルスケア ピーティーワイ リミテッド Moisture monitoring system
JP2020032242A (en) 2014-12-11 2020-03-05 エシティ・ハイジーン・アンド・ヘルス・アクチエボラグ Systems, devices and related methods for incontinence management
WO2018142451A1 (en) 2017-01-31 2018-08-09 株式会社ラムロック Caregiving assist server and caregiving assist system
JP2019115760A (en) 2017-05-30 2019-07-18 花王株式会社 Nursing schedule proposing device
JP2019139693A (en) 2018-02-15 2019-08-22 国立大学法人九州工業大学 Evacuation prediction method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022072767A (en) 2022-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20250248861A1 (en) Internet of things (iot) solution for management of urinary incontinence
RU2604587C2 (en) Method and computer program for monitoring use of an absorbent product
CN108283542B (en) Method and mobile device for monitoring the use of an absorbent product
CN109640822A (en) Urination prediction and monitoring
KR20110051265A (en) Methods and systems for monitoring hygiene habits
JP7631736B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP7631737B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
CN110911018A (en) Human health data acquisition system and health monitoring method based on cloud computing
CN114828795A (en) Internet of things (IOT) solution for urinary incontinence management
JP7547938B2 (en) Information processing system, information processing device, information processing method, and information processing program
JP7524718B2 (en) Information processing system, information processing device, information processing method, and information processing program
CN114049928A (en) Health assessment method, health assessment system, and computer-readable storage medium
CN109945927A (en) A monitoring and alarm system for diapers
KR20160050354A (en) detecting system of defecation for diaper
Fernandes et al. Urinary incontinence: A vibration alert system for detecting pad overflow
EP4346724B1 (en) System and method for detecting an incontinence event in an absorbent article
Biswas et al. Design and trial deployment of a practical sleep activity pattern monitoring system
US12609205B2 (en) Ecosystem for long term care facility
BE1028889B1 (en) IMPROVED MANUFACTURE OF PRINTED CIRCUITS AND APPLICATION FOR ABSORBENT ARTICLES
KR20180063533A (en) Defecation monitoring system for cotrolling of metabolism
Sithravel et al. Potentials of radar sensor detecting the presence of an imitated user for optimising short-range presence-sensing lighting in homes
Vullers et al. Urinary Incontinence Detector for MS Patients: A Blended Intensive Program Project
CN112107425A (en) Output device, output method, and storage medium
JP2023149119A (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
CN116785077A (en) Artificial intelligence diaper monitoring method and system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230904

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240710

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240723

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240919

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20250107

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20250120

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7631736

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150